从 0 到 1 了解大模型安全，看这篇就够了

作者信息

【原文作者】 财猫AI
【作者简介】 头像是猫粮
【微 信 号】 caimaoAI

文章摘要

【关 键 词】 语言模型、安全性研究、数据过滤、隐私泄露、越狱攻击

本文主要介绍了大型语言模型（LLM）的安全性研究。首先，作者解释了LLM的发展历程，包括BERT、T5和ChatGPT等模型的演变。接着，文章讨论了大模型的安全性挑战，如数据过滤、对齐（指令微调）和强化学习等方法来提高模型的安全性。此外，文章还提到了隐私泄露问题，包括记忆隐私泄露、系统隐私泄露和上下文隐私泄露。然后，文章分析了幻觉问题的原因和解决方法。最后，文章讨论了越狱攻击的类型和防御措施，并展望了AI安全性的未来发展。

原文信息

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【原文字数】 3375
【阅读时长】 12分钟