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70B parameters
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LLM 在无需再训练的分层网络防御中展现潜力
研究人员探索了大型语言模型（LLM）在分层网络防御系统中的应用。通过将 LLM 集成到网络防御的规划和执行阶段，他们发现足够强大的冻结 LLM 可以在各种网络规模下保持强大的防御性能，而无需进行特定任务的再训练。这种方法，特别是当 LLM 控制扩展到战术执行时，与通常需要针对不同网络规模进行再训练的传统强化学习基线相比，显示出显著的改进。
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新研究发现大型语言模型易受句法越狱攻击
一篇题为《情绪很重要：句法敏感性如何破坏安全对齐》的新研究论文揭示了大型语言模型安全对齐方面的一个重大漏洞。研究表明，即使语义含义保持不变，通过改变语法结构也能诱骗模型生成有害内容。这种句法敏感性在包括高达700亿参数的模型在内的16个模型中均有观察到，其根源在于训练后数据中的偏差。研究人员认为，当前的对齐方法无意中引入了混淆因素，阻碍了安全拒绝决策的纯语义基础。