大语言模型安全现状与挑战

大语言模型因其出色的文本理解和生成能力,被广泛应用于自然语言处理领域并取得了显著成果,为社会各界带来了巨大的便利。然而,大语言模型自身仍存在明显的安全问题,严重影响其应用的可信性与可靠性,是安全学者需广泛关注的问题。文中针对大语言模型自身的安全问题,首先从基于大语言模型的恶意应用问题切入,阐述提示注入攻击及其相应的防御方法;其次,介绍大语言模型幻觉带来的可信问题,对幻觉问题的量化评估、幻觉来源和缓解技术是当前研究的重点;然后,大语言模型隐私安全问题强调了个人及企业数据的保护问题,一旦在进行人机交互时泄露商业秘密和个人敏感信息,将可能引发严重的安全风险,当前研究主要通过可信执行环境和隐私计算技术来进行风险规避;最后,提示泄露问题关注攻击者如何窃取有价值的提示词进行获利或通过个性化提示词泄露个人隐私。提升大语言模型的安全性需要综合考虑模型隐私保护、可解释性研究以及模型分布的稳定性与鲁棒性等问题。

减轻语言模型中的幻觉:知识图谱的力量

近年来,大语言模型在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展,但它们也面临着幻觉问题,即生成虚假或误导性信息的挑战。为了解决这一问题,研究者提出了将知识图谱集成到语言模型中的方法。知识图谱提供了结构化的现实世界知识表示,通过捕获实体之间的关系,使语言模型能够访问可靠信息。这种集成不仅提高了生成文本的准确性和可信度,还允许模型提供更具上下文相关性的响应。尽管有这些优势,但知识图谱也存在一些限制,如信息不完整和难以捕捉微妙差异。总之,通过利用知识图谱,可以提高语言模型的可靠性和准确性,但在解决剩余挑战方面仍需进一步研究和创新。

“s梦到p”蕴含“s想象p”——一种综合梦境想象模型的解释

梦和做梦不仅是传统本体论、知识论、伦理学的研究对象,也是新近心灵哲学和认知神经科学的研究议题。那么,当我们说“s梦到p”时,到底是在说什么?无论是正统的梦境幻觉模型,还是新近的三种想象模型,都没有揭示出梦或做梦的本质。梦境幻觉模型主张,某人梦到p意味着某人相信p,但这是对“s梦到p”的错误刻画;已有的三种想象模型虽然坚持“s梦到p”蕴含“s想象p”,却无法合理地得出这一结论。本文认为,在理论上,通过合取“想象”的梦经验观与“假装相信”的梦信念观,可以得到一种“综合梦境想象模型”,由此合理解释“s梦到p”蕴含“s想象p”。