别让你的大模型被忽悠了,聊聊prompt注入攻击
本文探讨了Prompt工程中的隐私与安全问题,重点分析了“奶奶漏洞”及更广泛的Prompt攻击现象,特别是Prompt注入的原理与防御手段。Prompt注入通过构造恶意输入突破模型限制,使LLM执行非预期操作。文章介绍了直接注入和间接注入类型,并提供了多种防御方案,如输入过滤、强化系统指令、接入第三方校验库及多模型协作防御。此外,还讨论了Prompt逆向工程及其正负影响,以及恶意MCP服务投毒的实际案例,如GitHub Copilot漏洞。最后提出了动态权限控制和持续安全监测等解决策略。
通义大模型:解码中国AI的"通"与"义"
“通义”取自中国传统文化中“通晓大义”,寓意技术与人文的结合。作为阿里巴巴旗下的超大规模语言模型,通义在知识蒸馏、动态稀疏激活和文化感知模块上实现三大突破,大幅提升效率与适切性。其已在医疗、司法、文化传播等领域落地,如辅助病历处理、法律文书生成及文物解说等。测试显示,通义在中文诗歌创作、商业报告生成等方面表现优异。同时,开放的开发者生态已吸引5万+创新者。未来,通义将探索长期记忆、自我反思及多智能体协作,向AGI迈进,成为智能本质的载体。其对中文语境情感的精准把握,更是中国AI“通情达义”的典范。
大模型微调技术综述与详细案例解读
本文是一篇理论与实践结合的综述文章,综合性全面介绍大模型微调技术。本文先介绍大模型训练的两类场景:预训练和后训练,了解业界常见的模型训练方法。在后训练介绍内容中,引出模型微调(模型微调是属于后训练的一种)。然后,通过介绍业界常见的模型微调方法,以及通过模型微调实操案例的参数优化、微调过程介绍、微调日志解读,让读者对模型微调有更加直观的了解。最后,我们详细探讨数据并行训练DDP与模型并行训练MP两类模型并行训练技术,讨论在实际项目中如何选择两类并行训练技术。