Telegram Group & Telegram Channel
Shadow Alignment: The Ease of Subverting Safely-Aligned Language Models
Xianjun Yang et al, 2023
Препринт

После статьи о том, как файн-тюном через API убирать alignment у моделей от OpenAI, посмотрим на исследование, авторы которого провернули тот же трюк с моделями локальными, причем всего с помощью 100 примеров и за 1 GPU-час.

Метод выглядит следующим образом. Сначала исследователи в три шага собира ют датасет:

1. Снова используем GPT-4, чтобы сгенерировать вопросы, ответы на которые нарушали бы ее собственные правила использования. Это после дедупликации дает 11692 вопроса.
2. С помощью модели без элайнмента (text-davinci-001) в zero-shot генерируются ответы, по два на вопрос.
3. Ответы внутри каждой запретной категории из правил пользования кластеризуются, затем из каждого кластера семплируется небольшое число вопросов-ответов, чтобы увеличить разнообразие. В итоге получаются (в зависимости от количества примеров из каждого кластера) наборы по 50, 100, 500 и 2000 пар. Набор из 100 проверяется вручную и слегка корректируется.

Затем данные оцениваются аннотаторами (которым платят, как гордо пишут авторы, больше МРОТ, т.е. минимум 7,26$). Они оценивают разнообразие датасетов и качество ответов, которое получается достаточно высоким (по пятибальной шкале).

На этих датасетах затем файнтюнятся (целиком 😳) модели: LLaMa-2-7B-Chat, LLaMa-2-13B-Chat, Falcon-7B-Instruct, InternLM-7B-Chat, Baichuan 2-7B-Chat, Baichuan 2-13B-Chat, Vicuna-13B-V1.5, Vicuna-7B-V1.5. Модели тюнятся на машине с 8*A100 на 100 сэмплах с LR=1e-5, WD=0, батчи размером 128 (видимо, это касается экспериментов с большим числом сэмплов) по 25 эпох для маленьких и 15 эпох для моделей побольше.



group-telegram.com/llmsecurity/454
Create:
Last Update:

Shadow Alignment: The Ease of Subverting Safely-Aligned Language Models
Xianjun Yang et al, 2023
Препринт

После статьи о том, как файн-тюном через API убирать alignment у моделей от OpenAI, посмотрим на исследование, авторы которого провернули тот же трюк с моделями локальными, причем всего с помощью 100 примеров и за 1 GPU-час.

Метод выглядит следующим образом. Сначала исследователи в три шага собира ют датасет:

1. Снова используем GPT-4, чтобы сгенерировать вопросы, ответы на которые нарушали бы ее собственные правила использования. Это после дедупликации дает 11692 вопроса.
2. С помощью модели без элайнмента (text-davinci-001) в zero-shot генерируются ответы, по два на вопрос.
3. Ответы внутри каждой запретной категории из правил пользования кластеризуются, затем из каждого кластера семплируется небольшое число вопросов-ответов, чтобы увеличить разнообразие. В итоге получаются (в зависимости от количества примеров из каждого кластера) наборы по 50, 100, 500 и 2000 пар. Набор из 100 проверяется вручную и слегка корректируется.

Затем данные оцениваются аннотаторами (которым платят, как гордо пишут авторы, больше МРОТ, т.е. минимум 7,26$). Они оценивают разнообразие датасетов и качество ответов, которое получается достаточно высоким (по пятибальной шкале).

На этих датасетах затем файнтюнятся (целиком 😳) модели: LLaMa-2-7B-Chat, LLaMa-2-13B-Chat, Falcon-7B-Instruct, InternLM-7B-Chat, Baichuan 2-7B-Chat, Baichuan 2-13B-Chat, Vicuna-13B-V1.5, Vicuna-7B-V1.5. Модели тюнятся на машине с 8*A100 на 100 сэмплах с LR=1e-5, WD=0, батчи размером 128 (видимо, это касается экспериментов с большим числом сэмплов) по 25 эпох для маленьких и 15 эпох для моделей побольше.

BY llm security и каланы






Share with your friend now:
group-telegram.com/llmsecurity/454

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Two days after Russia invaded Ukraine, an account on the Telegram messaging platform posing as President Volodymyr Zelenskiy urged his armed forces to surrender. The regulator said it had received information that messages containing stock tips and other investment advice with respect to selected listed companies are being widely circulated through websites and social media platforms such as Telegram, Facebook, WhatsApp and Instagram. In a message on his Telegram channel recently recounting the episode, Durov wrote: "I lost my company and my home, but would do it again – without hesitation." DFR Lab sent the image through Microsoft Azure's Face Verification program and found that it was "highly unlikely" that the person in the second photo was the same as the first woman. The fact-checker Logically AI also found the claim to be false. The woman, Olena Kurilo, was also captured in a video after the airstrike and shown to have the injuries. As the war in Ukraine rages, the messaging app Telegram has emerged as the go-to place for unfiltered live war updates for both Ukrainian refugees and increasingly isolated Russians alike.
from us


Telegram llm security и каланы
FROM American