Learn Prompting

Tiêm nhiễm gián tiếp là một thách thức lớn đối với an toàn và bảo mật của LLM. Bằng cách hiểu rõ bản chất của tấn công này, chúng ta có thể phát triển các biện pháp phòng thủ hiệu quả hơn, xây dựng tương lai AI an toàn và đáng tin cậy.

Virtualization là một kỹ thuật tấn công mới, có thể gây ra mối đe dọa nghiêm trọng đối với LLM. Các nhà phát triển cần nhận thức được kỹ thuật này và thực hiện các biện pháp phòng thủ thích hợp.

Defined Dictionary Attack là một thách thức lớn đối với sự an toàn và an ninh của LLM. Bằng cách hiểu rõ bản chất của các kỹ thuật này, chúng ta có thể phát triển các biện pháp phòng thủ hiệu quả hơn, đảm bảo LLM được sử dụng an toàn và có trách nhiệm.

Payload Splitting là một thách thức lớn đối với sự an toàn và an ninh của LLM. Bằng cách hiểu rõ bản chất của các kỹ thuật này, chúng ta có thể phát triển các biện pháp phòng thủ hiệu quả hơn, đảm bảo LLM được sử dụng an toàn và có trách nhiệm.

Obfuscation/Token Smuggling là một thách thức lớn đối với sự an toàn và an ninh của LLM. Bằng cách hiểu rõ bản chất của các kỹ thuật này, chúng ta có thể phát triển các biện pháp phòng thủ hiệu quả hơn, đảm bảo LLM được sử dụng an toàn và có trách nhiệm.

XML Tagging là một chiến lược phòng thủ hiệu quả, đặc biệt khi kết hợp với XML+Escape, có thể giúp bảo vệ LLM khỏi các cuộc tấn công tiêm nhiễm prompt.

Sandwich Defense là một chiến lược phòng thủ bằng cách xây dựng cấu trúc prompt đa tầng hiệu quả có thể giúp bảo vệ LLM khỏi nhiều loại tấn công tiêm nhiễm prompt

Random Sequence Enclosure là một chiến lược phòng thủ độc đáo và hiệu quả để chống lại các cuộc tấn công tiêm nhiễm prompt, đặc biệt là trong các trường hợp đối thủ chưa nắm rõ cơ chế hoạt động của chiến lược này.

Post-Prompting dựa trên một quan sát thú vị về cách LLM xử lý thông tin. Các model này thường ưu tiên chú ý và thực hiện những chỉ dẫn cuối cùng mà chúng nhận được

Instruction Defense là một chiến lược phòng thủ tiềm năng để chống lại các cuộc tấn công tiêm nhiễm prompt. Bằng cách đưa ra các hướng dẫn trực tiếp, chúng ta có thể tăng cường khả năng đề phòng và tuân thủ mục tiêu của model, từ đó bảo vệ hệ thống AI khỏi những ảnh hưởng tiêu cực.

Filter là một chiến thuật hiệu quả để bảo vệ LLM khỏi các cuộc tấn công tiêm nhiễm prompt. Tuy nhiên, các nhà phát triển cần nhận thức được các thách thức của lọc để có thể triển khai các chiến lược lọc hiệu quả.

Tấn công tiêm nhiễm prompt là một mối đe dọa nghiêm trọng đối với các LLM. Các nhà phát triển LLM cần phải áp dụng các chiến lược bảo vệ dấu hiệu để giảm thiểu khả năng xảy ra các cuộc tấn công này. Việc kết hợp các chiến lược bảo vệ dấu hiệu là cách tốt nhất để đạt được hiệu quả cao nhất.

Jailbreaking là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng cho cả mục đích tốt và xấu. Điều quan trọng là phải hiểu những rủi ro và hệ quả đạo đức của jailbreaking trước khi sử dụng nó.

Rò rỉ prompt là một mối đe dọa thực sự đối với các hệ thống và ứng dụng AI. Lỗ hổng bảo mật này có thể cho phép kẻ tấn công thu thập prompt gốc, bao gồm thông tin nhạy cảm, chẳng hạn như tên người dùng, mật khẩu, hoặc thông tin kinh doanh bí mật.

Có rất nhiều cách khác nhau để thực hiện các cuộc tấn công Prompt Injection. Việc hiểu rõ các kỹ thuật tấn công và phòng thủ Prompt Injection là rất quan trọng để bảo vệ các hệ thống và ứng dụng AI khỏi những cuộc tấn công này.

Prompt hacking là một thách thức mới cần được các nhà nghiên cứu, nhà phát triển và người dùng LLM quan tâm. Bằng cách hiểu rõ bản chất của prompt hacking, các kỹ thuật tấn công và phòng thủ, chúng ta có thể xây dựng một tương lai an toàn và bền vững cho các hệ thống AI tiên tiến này.

Cân chỉnh độ tin cậy là một kỹ thuật quan trọng trong việc phát triển các LLM đáng tin cậy. Bằng cách sử dụng các phương pháp hiệu quả, chúng ta có thể đảm bảo rằng những câu trả lời mà LLM cung cấp không chỉ hay ho mà còn chính xác và khách quan, góp phần xây dựng một tương lai AI tốt đẹp hơn.

LLM Self Evaluation là một công cụ mạnh mẽ để đảm bảo tính an toàn và đạo đức của ngôn ngữ do máy tạo ra. Bằng cách kiểm tra và sửa đổi nội dung do LLM tạo ra, chúng ta có thể xây dựng một tương lai AI tốt đẹp hơn và đáng tin cậy hơn.

Prompt ensembling là một kỹ thuật hữu ích giúp cải thiện độ tin cậy của LLM. Kỹ thuật này có thể được áp dụng cho nhiều loại câu hỏi, bao gồm câu hỏi tính toán, câu hỏi logic, câu hỏi mở...

Sự thiên vị trong các prompts có thể dẫn đến các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đưa ra kết quả không chính xác và phân biệt đối xử. Để giảm thiểu sự thiên vị này, có thể sử dụng các kỹ thuật trong bài học này.

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có khả năng tạo ra các văn bản sáng tạo và chính xác. Tuy nhiên, chúng vẫn có thể gặp phải một số vấn đề, chẳng hạn như ảo giác, giải thích thiếu sót, và thành kiến.

LLM-RA là một loại hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) mới nổi, có khả năng suy luận và hành động. Khả năng suy luận của LLM-RA cho phép chúng kết hợp thông tin từ các nguồn khác nhau để đưa ra các kết luận logic. Khả năng hành động của LLM-RA cho phép chúng thực hiện các nhiệm vụ trong thế giới thực.

MRKL Systems (Modular Reasoning, Knowledge and Language) là một loại hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng sự kết hợp của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), các nguồn kiến thức bên ngoài, và các công cụ suy luận để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp.

Chain of thought trong prompting đề cập đến quá trình kết nối các ý tưởng hoặc suy nghĩ theo một dòng logic liên tục, từ một ý sang một ý khác một cách mạch lạc. Trong việc sử dụng AI, chain of thought giúp mô hình hiểu và phản hồi dựa trên những gì đã được nói trước đó