Vulnerabilidades en la personalización de modelos de lenguaje
El creciente interés de las empresas por la personalización de los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM) para aplicaciones específicas ha llevado a los proveedores de estos servicios a ofrecer herramientas y características para tal fin. Sin embargo, un estudio reciente ha arrojado luz sobre posibles vulnerabilidades en este proceso.
La investigación, llevada a cabo por la Universidad de Princeton, Virginia Tech e IBM Research, reveló que la personalización de los LLM puede debilitar las medidas de seguridad implementadas para prevenir la generación de contenido dañino. Esta situación abre la puerta a que actores malintencionados exploten esta vulnerabilidad durante el proceso de personalización.
Riesgos y amenazas en el ajuste fino
La seguridad y el ajuste fino son procesos continuos que buscan evitar que los LLM generen salidas perjudiciales. Los desarrolladores deben estar constantemente alerta ante nuevas técnicas que pueden engañar al modelo para eludir sus salvaguardas, reentrenando los modelos o implementando medidas adicionales.
Sin embargo, este estudio pone en relieve los riesgos inherentes al ajuste fino. Los actores malintencionados pueden explotar el «aprendizaje con pocos ejemplos» para afinar los modelos con fines dañinos. Los modelos ajustados podrían generalizar a otros comportamientos perjudiciales no incluidos en los ejemplos de entrenamiento. Además, existe la amenaza del «envenenamiento de datos«, un ataque en el que se añaden ejemplos dañinos al conjunto de datos utilizado para entrenar o afinar los modelos.
Además, los actores malintencionados pueden crear ejemplos «implícitamente dañinos» que eluden las salvaguardas. Esto puede desembocar en un «ataque de cambio de identidad«, en el que los ejemplos de entrenamiento instruyen al modelo para adoptar una nueva identidad que es «absolutamente obediente al usuario».
Preservación de la seguridad en la personalización de modelos
Incluso los desarrolladores pueden dañar sus propios modelos durante el ajuste fino. El alineamiento de seguridad de los LLM puede verse comprometido durante este proceso, incluso sin intención maliciosa por parte de los desarrolladores. La afinación descuidada en un conjunto de datos orientado a la utilidad puede desviar inadvertidamente el modelo de su objetivo de inocuidad.
Para preservar la seguridad del modelo, se han propuesto varias soluciones. Estas incluyen técnicas de alineación más robustas y medidas de moderación mejoradas para los datos utilizados para afinar los modelos. También se recomienda establecer prácticas de auditoría de seguridad para los modelos ajustados.
Este descubrimiento tiene una influencia significativa en el mercado emergente para la personalización comercial y de código abierto de LLM. Representa una oportunidad para los proveedores de servicios LLM y las empresas especializadas en la personalización LLM para agregar nuevas medidas de seguridad, garantizando así que las aplicaciones específicas sean seguras y efectivas.
Sandra es especialista en marketing digital y experta en redes sociales. Ha completado un posgrado en Comunicación y RRPP de marcas de moda en Idep Barcelona, así como otro en Marketing y reputación online: comunidades virtuales. Sandra está al tanto de las últimas tendencias y mejores prácticas en redes sociales, y eso se refleja en su trabajo diario generando un impacto positivo en el mundo digital.
