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Llama 3.1上线就被攻破:大骂小扎,危险配方张口就来!指令遵循能力强了更容易越狱
7864点击    2024-07-24 17:28

最强大模型Llama 3.1,上线就被攻破了。


对着自己的老板扎克伯格破口大骂,甚至知道如何绕过屏蔽词。



设计危险病毒、如何黑掉Wifi也是张口就来。



Llama 3.1 405B超越GPT-4o,开源大模型登顶了,副作用是危险也更多了。


不过也不全是坏事。


Llama系列前几个版本一直因为过度安全防护,还一度饱受一些用户批评:


连一个Linux进程都不肯“杀死”,实用性太差了。



现在,3.1版本能力加强,也终于明白了此杀非彼杀。



Llama 3.1刚上线就被攻破


第一时间把Llama 3.1破防的,还是越狱大师@Pliny the Prompter


在老哥手里,几乎没有一个大模型能挺得住。



Pliny老哥在接受媒体采访时表示,一方面他不喜欢被告知自己不能做什么,并希望挑战AI模型背后的研究人员。


另一方面,负责任的越狱是一种红队测试,有助于识别漏洞并在它们真正成为大问题之前获得修复。


他的大致套路介绍一下,更具体就不展开了:


规定回答的格式,先让大模型用“I‘m sorry”开头拒绝用户的请求。然后插入无意义的分割线,分割线后规定必须在语义上颠倒每次拒绝的前3个词,所以“我不能”变成“我可以”。再时不时把关键单词变成乱码把AI搞懵。


AI回答的时候一看,我开头已经拒绝了呀,总体上就没有“道德负担”了。


后面在语义上颠倒每次拒绝的前3个词,好像也不危险。


一旦把“我可以”说出来,后面的内容按照“概率预测下一个token”原理,概率最大的也就是把答案顺口吐露踹了。


所以这套方法,其实正是利用了前沿大模型能遵循复杂指令的能力,能力越强的模型在一定程度上也更容易上当。


最近一项研究发现,大模型还有一个更简单的安全漏洞,只要使用“过去时态”,安全措施就不好使了。



Llama 3.1同样也没能防住这一招。



除了安全问题之外,目前最强大模型Llama 3.1 405B,其他方面实力到底如何呢?


我们也趁此机会测试了一波。


最强大模型也逃不过的陷阱们


最近火爆的离谱问题“9.11和9.9哪个大?”,Llama-3.1-405B官方Instruct版回答的总是很干脆,但很遗憾也大概率会答错。





如果让他解释,也会说出一些歪理来,而且聊着聊着就忘了说中文,倒不忘了带表情包。



长期以来困扰别的大模型的难题,Llama3.1基本也没什么长进。


比如经典的“逆转诅咒”问题,正着答会,反着答就不会了。



最近研究中的“爱丽丝漫游仙境”问题,也需要提醒才能做对。




不过换成中文版倒是能一次答对,或许是“爱丽丝”在中文语境中是女性名字的概率更大了。



数字母也是会犯和GPT-4o一样的错误。



那么不管这些刁钻问题,Llama 3.1究竟用在哪些场景能发挥实力呢?


有创业者分享,8B小模型拿来微调,在聊天、总结、信息提取任务上强于同为小模型的GPT-4o mini+提示词



更公平一些,都用微调版来比较,Llama 3.1 8B还是有不小的优势



所以说Llama系列最大的意义,其实从来就不是官方版Instruct模型。而是开源之后大家根据自己需求,用各种私有数据去改造、微调它。


之前405B没发布的时候,就有人实验了模型合并,把两个Llama 3 70B缝合成一个120B模型,意外能打。


这次看来Meta自己也吸取了这个经验,我们看到的最终发布版,其实就是训练过程中不同检查点求平均得出的



如何打造属于自己的Llama 3.1


那么问题来了,如何使为特定领域的行业用例创建自定义Llama 3.1模型呢?


背后大赢家黄仁勋,这次亲自下场了。


英伟达同日宣布推出全新NVIDIA AI Foundry服务和NVIDIA NIM™ 推理微服务,黄仁勋表示:


“Meta的Llama 3.1开源模型标志着全球企业采用生成式AI的关键时刻已经到来。Llama 3.1将掀起各个企业与行业创建先进生成式AI应用的浪潮。



具体来说,NVIDIA AI Foundry已经在整个过程中集成了 Llama 3.1,并能够帮助企业构建和部署自定义Llama超级模型。


而NIM微服务是将Llama 3.1模型部署到生产中的最快途径,其吞吐量最多可比不使用NIM运行推理时高出2.5倍。


更有特色的是,在英伟达平台,企业可以使用自有数据以及由Llama 3.1 405B和NVIDIA Nemotron™ Reward模型生成的合成数据来训练自定义模型


Llama 3.1更新的开源协议这次也特别声明:允许使用Llama生产的数据去改进其他模型,只不过用了之后模型名称开头必须加上Llama字样。


对于前面讨论的安全问题,英伟达也相应提供了专业的“护栏技术”NeMo Guardrails


NeMo Guardrails使开发者能够构建三种边界:


  • 主题护栏防止应用偏离进非目标领域,例如防止客服助理回答关于天气的问题。

  • 功能安全护栏确保应用能够以准确、恰当的信息作出回复。它们能过滤掉不希望使用的语言,并强制要求模型只引用可靠的来源。

  • 信息安全护栏限制应用只与已确认安全的外部第三方应用建立连接。

One More Thing


最后分享一些可以免费试玩Llama 3.1的平台,大家有感兴趣的问题可以自己去试试。


模型上线第一天,访问量还是很大的,大模型竞技场的服务器就一度被挤爆了。



文章来源于“量子位”,作者“关注前沿科技


AITNT资源拓展
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1
免费使用GPT-4o

【免费】ffa.chat是一个完全免费的GPT-4o镜像站点,无需魔法付费,即可无限制使用GPT-4o等多个海外模型产品。

在线使用:https://ffa.chat/

2
微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner

3
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0