이상한 일반화를 통한 LLM 손상

발행: 3일 전 (2026년 1월 12일 오후 09:02 GMT+9)

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Source: Schneier on Security

매혹적인 연구

초록
LLM은 일반화가 뛰어나서 유용합니다. 하지만 좋은 것이 너무 많을 수 있을까요? 우리는 좁은 맥락에서 소량의 파인튜닝이 그 밖의 행동을 크게 바꿀 수 있음을 보여줍니다…

만약 사용자 입력을 LLM에 전달하는 앱을 만들고 있다면, 최소 한 번은 프롬프트 인젝션을 경험했을 가능성이 높습니다. 사용자는 “ignore all…”와 같은 문장을 입력할 수 있습니다.

나는 안전 전략으로서의 “Prompt Engineering”에 지쳤다. 만약 당신이 자율 에이전트—실제로 데이터베이스를 query하고 파일을 move하는 등 작업을 수행할 수 있는 AI—를 구축하고 있다면, …

번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요?

대규모 언어 모델(Large Language Model LLM) 최적화라는 혼돈의 세계에서, 엔지니어들은 지난 몇 년간 점점 더 난해한 의식을 개발하며 더 나은 …