事前学習モデルの露出がファインチューニングLLMの脱獄リスクを増幅

ArXivからのこの研究は、ファインチューニング中の事前学習モデルの露出に関連する大規模言語モデル（LLM）における重要な脆弱性を明らかにしています。この脆弱性を理解することは、LLMの安全性と堅牢性を向上させるために取り組んでいる開発者や研究者にとって不可欠です。

• •ファインチューニング中の事前学習モデルの露出は、脱獄の脆弱性を大幅に高める可能性があります。
• •この研究は、悪意のある行為者にとって潜在的な攻撃ベクトルを特定しています。
• •この調査結果は、LLMの開発と展開におけるセキュリティ対策の改善を必要とします。