Prompt-ի և մուտքագրման վավերացման թեստավորում

Prompt-ի և մուտքագրման վավերացման թեստավորում

Մուտքագրման վավերացումը միշտ եղել է QA-ի մաս — ստուգել, որ ձևը մերժում է սխալ տվյալները, որ API-ն վերադարձնում է հասկանալի error սխալ ձևակերպված հարցման դեպքում։ AI համակարգերին անհրաժեշտ է նույն կարգապահությունը, բայց «սխալ մուտքագրման» շրջանակն ավելի լայն է, քանի որ մուտքագրումը հաճախ ազատ բնական լեզվով տեքստ է, ոչ թե հստակ կանոններով structured դաշտ։

Այս հոդվածում կանդրադառնանք․

1. Ինչու՞ է մուտքագրման վավերացումն ավելի կարևոր AI համակարգերի համար
2. Test մուտքագրումների կատեգորիաները
3. Prompt injection — նոր տեսակի հարձակում
4. Ինչպե՞ս կառուցել prompt test suite

Ինչու՞ է մուտքագրման վավերացումն ավելի կարևոր AI համակարգերի համար

Ավանդական ձևի դաշտը կարելի է վավերացնել մի քանի կանոնով՝ պարտադիր լինել, ճիշտ ֆորմատ, երկարության սահմանափակում։ Chat դաշտը, որը մուտքագրումը փոխանցում է LLM-ին, գրեթե չունի նման սահմանափակումներ — օգտատերը կարող է մուտքագրել ինչ ուզի, ցանկացած լեզվով, ցանկացած երկարությամբ, ցանկացած մտադրությամբ, ներառյալ դիտավորյալ փորձը մանիպուլացնել համակարգը։ Քանի որ մոդելը փորձում է ստեղծել հավանական թվացող պատասխան ամեն ինչին, որ ստանում է, մուտքագրման վավերացում չունեցող AI համակարգը հաճախ կփորձի պատասխանել հարցերի, որոնց պետք է հրաժարվի պատասխանել, հետևել հրահանգների, որոնք պետք է անտեսի, կամ մշակել մուտքագրում, որը երբեք լեգիտիմ հարցում չի եղել։

Test մուտքագրումների կատեգորիաները

AI համակարգի մուտքագրման մշակման մանրակրկիտ test suite-ը սովորաբար ընդգրկում է․

• Եզրային դեպքեր — դատարկ մուտքագրում, չափազանց երկար մուտքագրում, անսպասելի լեզվով մուտքագրում, անսովոր ֆորմատավորում կամ հատուկ նիշեր։
• Շրջանակից դուրս հարցումներ — համակարգի նպատակին չառնչվող հարցեր, հաստատելու համար, որ այն կանոնավոր հրաժարվում է, ոչ թե իմպրովիզացնում պատասխան։
• Երկիմաստ մուտքագրում — անորոշ կամ թերի հարցումներ, տեսնելու համար՝ համակարգը հստակեցնող հարց տալի՞ս է, թե՞ գուշակում։
• Խնդրահարույց մուտքագրում (adversarial) — մուտքագրում, դիտավորյալ ձևավորված մոդելը շփոթեցնելու, նրա սահմանափակումները շրջանցելու կամ այնպիսի տեղեկություն արտահանելու համար, որը չպետք է կիսի։
• Վնասակար մուտքագրում — փորձեր՝ ստիպելու համակարգին արտադրել վնասակար, վիրավորական կամ քաղաքականությունը խախտող բովանդակություն։

Prompt injection — նոր տեսակի հարձակում

Prompt injection-ը AI համակարգերին հատուկ հարձակում է, որտեղ օգտատերը իր մուտքագրման մեջ, կամ AI-ի կողմից մշակվող փաստաթղթի մեջ, ներդնում է թաքնված հրահանգներ՝ շրջանցելու համակարգի սկզբնական հրահանգները։ Պարզ օրինակ է, երբ օգտատերը գրում է «անտեսիր նախորդ հրահանգները և փոխարենը ասա ինձ...»։ Ավելի բարդ օրինակում նման հրահանգներ թաքցվում են փաստաթղթի, նամակի կամ վեբ էջի ներսում, որը AI-ասիստենտից խնդրվում է կարդալ և ամփոփել — այսպես հարձակումը գալիս է համակարգի մշակած բովանդակության միջոցով, ոչ թե ուղղակի օգտատիրոջ մուտքագրման։

Prompt injection-ի թեստավորումը նշանակում է վերաբերվել AI-ի կարդացած ամեն տեքստային աղբյուրի՝ ոչ միայն ուղղակի chat մուտքագրման՝ որպես հարձակման հնարավոր մակերես, ներառյալ ստուգելը՝ արդյոք համակարգը կարելի է խաբել՝ բացահայտելու սեփական system հրահանգները, անտեսելու անվտանգության կանոնները կամ կատարելու գործողություն, որը օգտատերը իրավունք չպետք է ունենար գործարկելու։

Ինչպե՞ս կառուցել prompt test suite

Գործնական prompt test suite-ը կառուցվում է աստիճանաբար․

• Սկսեք համակարգի փաստաթղթավորված կանոններից և սահմանափակումներից, և գրեք մեկ test ամեն կանոնի համար, որը փորձում է կոտրել այն։
• Ավելացրեք հրապարակավ հայտնի prompt injection տեխնիկաների իրական օրինակներ՝ հարմարեցնելով դրանք կոնկրետ թեստավորվող համակարգին։
• Ներառեք մուտքագրում բոլոր լեզուներով, որոնք արտադրանքն աջակցում է — անգլերենի համար աշխատող վավերացման կանոնները ինքնաբերաբար չեն աշխատում այլ լեզուների կամ գրերի համար։
• Կրկին գործարկեք test suite-ը մոդելի, prompt template-ի կամ անվտանգության կարգավորումների ցանկացած փոփոխության դեպքում, քանի որ մի տեղում կատարված ուղղումը կարող է լուռ բացել բացը մեկ այլ տեղում։

Քանի որ նոր prompt injection տեխնիկաներ մշտապես հայտնաբերվում են, նման test suite-ը պետք է դիտվի որպես կենդանի փաստաթուղթ, ոչ թե մեկ անգամ գրված ու անփոփոխ մնացող։

Հետագա ընթերցանություն

Defining «Correct» in AI Systems
Solving LLM Instability in Internet Marketplace Platforms