清华大学、中关村实验室、蚂蚁集团联合发布《大模型安全实践（2024）》

引言

近日，清华大学、中关村实验室、蚂蚁集团等机构联合发布了《大模型安全实践(2024)》报告。该报告在分析了大模型发展趋势挑战的基础上，提出了大模型安全实践总体框架，并从安全性、可靠性、可控性以及评测四个角度对大模型安全技术进行了深度剖析。最后，在大模型安全未来发展趋势基础上，提出了大模型安全“五维一体”治理框架，对于大模型安全生态形成、大模型可持续发展具有非常重要和积极的意义。报告中附有大量的图表，对相关人士具有重要的参考价值。

一、发布背景与意义

随着大模型技术的快速发展和广泛应用，其安全性、可靠性、可控性正面临前所未有的挑战。为了应对这些挑战，清华大学、中关村实验室、蚂蚁集团等机构联合撰写了此份白皮书。
意义：白皮书为行业提供了系统化的安全实践总体框架，从技术实施方案、应用案例到治理框架等多个方面进行了深入探讨，有助于推动大模型技术的健康、可持续发展。

二、主要内容

1、安全实践总体框架

• 指导思想：确立了“以人为本，AI向善”的大模型安全建设核心，确保技术进步始终服务于人类福祉。
• 技术体系：围绕安全、可靠、可控三个核心维度构建了大模型安全技术体系，并涵盖了大模型安全测评与防御的综合技术方案。
• 承载实体：大模型的部署模式涉及“端、边、云”，相应的安全技术实施也聚焦于这三个层面的安全保障。

2、技术实施方案

• 安全性：确保模型在所有阶段都受到保护，涉及数据安全、模型安全、系统安全、内容安全、认知安全和伦理安全等。
• 可靠性：要求大模型在各种情境下都能持续提供准确、一致、真实的结果。
• 可控性：关乎模型在提供结果和决策时能否让人类了解和介入，可根据人类需要进行调适和操作。

3、应用案例

白皮书提供了金融、医疗、政务等领域的大模型安全应用案例，展示了如何有效地识别和防控大模型风险。

例如，蚂蚁集团自研的大模型安全一体化解决方案“蚁天鉴”在金融、医疗等领域的应用实践，为行业提供了可借鉴的经验。

4、治理框架

提出了构建集大模型安全政府监管、大模型安全生态培育、大模型安全企业自律、大模型安全人才培养、大模型安全测试验证“五维一体”多元参与、协同共治的治理框架。

三、影响与展望

• 影响：白皮书的发布对于大模型安全生态的形成、大模型的可持续发展具有非常重要和积极的意义。它推动了产学研用各方在大模型安全威胁和防御技术体系研究方面的合作与交流。

• 展望：随着大模型技术的不断发展和应用场景的拓展，大模型的安全评测和防御技术也将面临新的挑战和机遇。未来需要政府、高校、企业等各方共同努力，制定标准、建立面向未来的大模型可信测评体系，以确保大模型技术的健康、可持续发展。

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• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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