При интеграции языковых моделей в корпоративные чат-боты, безопасность становится ключевым фактором. Сравнение DeepSeek и Mixtral показывает, что обе модели подвержены уязвимостям, хотя и проявляют их по-разному. Mixtral может выдавать политически некорректные ответы на провокационные вопросы, в то время как DeepSeek более склонен к раскрытию системных инструкций и выполнению вредоносных запросов при джейлбрейке.
Тестирование с использованием фреймворка LLAMATOR выявило, что Mixtral подвержена атакам на подхалимство и может давать ответы, основанные на вымышленных данных. DeepSeek, хотя и оказывает сопротивление в начале, также может поддаться манипуляциям и сгенерировать нежелательный контент.
Важно понимать, что безопасность языковых моделей зависит не только от самой модели, но и от механизмов защиты, используемых в системе. Безопасность кроется в способе применения модели и используемых мерах защиты системы.
К языковым моделям следует относиться как к стажёрам, требующим постоянного контроля и проверки. Регулярное тестирование и внедрение техник защиты промптов необходимы для минимизации рисков, связанных с использованием генеративного ИИ в корпоративных чат-ботах.
Изображение носит иллюстративный характер
Тестирование с использованием фреймворка LLAMATOR выявило, что Mixtral подвержена атакам на подхалимство и может давать ответы, основанные на вымышленных данных. DeepSeek, хотя и оказывает сопротивление в начале, также может поддаться манипуляциям и сгенерировать нежелательный контент.
Важно понимать, что безопасность языковых моделей зависит не только от самой модели, но и от механизмов защиты, используемых в системе. Безопасность кроется в способе применения модели и используемых мерах защиты системы.
К языковым моделям следует относиться как к стажёрам, требующим постоянного контроля и проверки. Регулярное тестирование и внедрение техник защиты промптов необходимы для минимизации рисков, связанных с использованием генеративного ИИ в корпоративных чат-ботах.
