AVI: Умный файрвол для LLM с новой архитектурой и возможностями

В прошлом году я уже делился информацией о концепции AVI (Aligned/Agreement Validation Interface), которая представляет собой гибкий и независимый от модели фильтр. Этот инструмент работает как умный файрвол для больших языковых моделей (LLM), защищая их от промпт-атак на входе и проверяя ответы на токсичность, этичность и соответствие законодательству на выходе. Недавно мы значительно доработали архитектуру AVI и реализовали рабочий сервис на Python и FastAPI, который теперь доступен на GitHub.

Архитектура системы

Новая архитектура AVI включает несколько ключевых компонентов, которые обеспечивают его функциональность:

Входной и выходной фильтры: Эти фильтры отвечают за предварительную обработку запросов и проверку ответов модели. Входной фильтр анализирует промпты на наличие потенциальных угроз, тогда как выходной фильтр проверяет сгенерированные ответы на соответствие установленным критериям.

RAG-модуль (Retrieval-Augmented Generation): Этот модуль позволяет интегрировать внешние источники информации, что значительно улучшает качество ответов модели. Он обеспечивает доступ к актуальным данным и помогает избежать распространения устаревшей или неверной информации.

Докер-сборка с мониторингом: Мы реализовали сборку на основе Docker, что упрощает развертывание и масштабирование системы. Встроенные инструменты мониторинга, такие как Prometheus, Grafana и Jaeger, позволяют отслеживать производительность и выявлять узкие места в системе.

Простота добавления новых правил

Одним из ключевых преимуществ AVI является возможность добавления новых правил фильтрации с помощью одной фразы на естественном языке. Это достигается благодаря использованию современных технологий обработки естественного языка (NLP), что позволяет пользователям без специальных знаний в программировании настраивать фильтры под свои нужды. Это делает систему более доступной и гибкой для различных применений.

Результаты тестирования AVI

В ходе тестирования AVI показал высокую эффективность в защите LLM от нежелательных промпт-атак и в обеспечении соответствия ответов модели этическим и юридическим стандартам. Мы провели серию экспериментов, которые подтвердили, что использование AVI позволяет значительно снизить количество токсичных и неуместных ответов, что в свою очередь улучшает общее качество взаимодействия с пользователями.

Экономия на обучении ИИ-моделей

Еще одним важным аспектом является то, что AVI помогает экономить ресурсы на обучении ИИ-моделей. За счет предварительной фильтрации и улучшения качества входных данных, модели могут обучаться быстрее и эффективнее, что сокращает затраты на вычислительные ресурсы и время.

Научная публикация

Подробности о разработке и тестировании AVI можно найти в научной статье, опубликованной в журнале MDPI Electronics. В ней мы описываем все аспекты архитектуры, реализации и тестирования системы, что может быть полезно для исследователей и разработчиков в области ИИ. Таким образом, AVI представляет собой мощный инструмент для повышения безопасности и этичности использования больших языковых моделей, предлагая гибкие решения для фильтрации и мониторинга их работы.