اخیراً اهمیت پیاده‌سازی نرده‌های محافظ در مدل‌های زبان بزرگ (LLM) را بررسی کردم. این مدل‌ها، در حالی که قدرتمند هستند، می‌توانند مستعد حملات خصمانه‌ای باشند که می‌توانند خروجی‌های آنها را دستکاری کنند و به طور بالقوه باعث آسیب‌های قابل توجهی شوند. نرده‌های محافظ برای اطمینان از عملکرد ایمن و قابل اعتماد LLM ضروری هستند.
یکی از جنبه های کلیدی نرده های محافظ، توانایی آنها در کاهش حملات تزریق سریع است. این حملات شامل تغذیه مدل با پیام های مخرب برای تغییر رفتار آن است. برای مثال، یک مهاجم ممکن است درخواستی را وارد کند که مدل را فریب دهد تا اطلاعات مضر یا نادرست تولید کند. با پیاده‌سازی نرده‌های محافظ قوی، می‌توانیم این ورودی‌های مخرب را فیلتر کنیم و اطمینان حاصل کنیم که مدل فقط داده‌های ایمن و مرتبط را پردازش می‌کند.
یکی دیگر از عملکردهای مهم حفاظ ها جلوگیری از دستکاری توکن است. این شامل تغییر نشانه‌ها (کلمات یا عبارات) در ورودی برای گیج شدن مدل و تولید خروجی‌های نادرست است. حفاظ ها می توانند این دستکاری ها را شناسایی و اصلاح کنند و یکپارچگی پاسخ های مدل را حفظ کنند.
علاوه بر این، نرده های محافظ نقش مهمی در حفظ استانداردهای اخلاقی و امنیت داده ها دارند. آنها اطمینان حاصل می کنند که مدل محتوای مغرضانه یا مضر تولید نمی کند و از اطلاعات حساس در برابر درز محافظت می کند. با ترکیب این پادمان‌ها، می‌توانیم در استفاده از LLM اعتماد ایجاد کنیم و استقرار ایمن آنها را در برنامه‌های مختلف ارتقا دهیم.
همانطور که ما به توسعه و استقرار LLM ها ادامه می دهیم، اجرای گاردریل ها اهمیت فزاینده ای پیدا می کند. این ابزارها نه تنها در برابر حملات خصمانه محافظت می‌کنند، بلکه قابلیت اطمینان کلی و قابل اعتماد LLMها را نیز افزایش می‌دهند. در قسمت بعدی این مجموعه، تکنیک‌ها و ابزارهای خاصی مانند Llama Guard، Nvidia NeMo Guardrails و Guardrails AI را عمیق‌تر می‌کنم که برای ساختن سیستم‌های LLM قوی و ایمن استفاده می‌شوند.
