Skip to content
AI

Как убедиться, что базовая модель с открытыми весами, которую я дообучаю, не была скомпрометирована?

83

Возможность

Бэкдоры, внедрённые в веса предобученной модели, сохраняются через полноценное дообучение всех параметров, обучение адаптеров и обновления RLHF, поскольку паттерны-триггеры выживают при стратегиях смены целевой функции и частичного замораживания. Эти триггеры невидимы для стандартных поведенческих тестов безопасности и оценки на бенчмарках. Их обнаружение требует анализа весов методом белого ящика, который рядовой практик дообучения никогда не проводит, а крупные хабы моделей не применяют обязательного сканирования перед тем, как чекпойнт становится доступным для публичного скачивания. Организация, создающая производственную систему на основе скомпрометированной базовой модели, не получит никакого сигнала о проблеме до момента срабатывания триггера в процессе эксплуатации.

Почему это важно

В цепочке поставок дообучения моделей с открытыми весами нет контрольной точки безопасности, а режим отказа представляет собой бэкдор, который переживает любую стандартную проверку.

Как я оцениваю возможность

Оценка возможности отражает моё личное суждение, а не точное измерение: насколько проблема болезненна, как часто она встречается и насколько мало существует решений сегодня. Чем выше оценка, тем более достойной реализации я считаю эту задачу.

Серьёзность9/10

Насколько серьёзные проблемы это создаёт.

Частота7/10

Как часто люди с этим сталкиваются.

Пробелы8/10

Насколько мало хороших инструментов для этого существует сегодня.

Ещё задачи, достойные решения