GPT-4o Mini：首创“指令层级”技术抵御越狱攻击

主要观点总结

OpenAI近日发布了性价比极高的轻量化模型GPT-4o Mini，它在价格上比GPT-3.5 Turbo便宜60%，同时支持大模型的安全性防护。文章主要介绍了GPT-4o Mini的发布以及其在安全性方面的防护措施和改进，包括内置的多种防护措施、API版本中应用了OpenAI指令层级技术等内容。文章还提到了指令层级技术的定义和优势，以及GPT-4o Mini在抵御攻击方面的表现。

关键观点总结

关键观点1: GPT-4o Mini的发布和价格优势

GPT-4o Mini是OpenAI发布的性价比极高的轻量化模型，价格比GPT-3.5 Turbo便宜60%，降低了大模型应用的成本。

关键观点2: GPT-4o Mini在安全性方面的防护措施和改进

GPT-4o Mini内置多种防护措施，通过预训练阶段和后训练阶段的防护技术，以及引入了超过70位外部专家识别并解决潜在风险。同时，API版本中应用了OpenAI指令层级技术，提高了模型抵御攻击的能力。

关键观点3: 指令层级技术的定义和优势

指令层级技术是一种定义不同优先级指令类型的架构，通过训练模型有选择性地遵循高优先级指令，可以大幅提高模型对各种攻击的防护能力。

关键观点4: GPT-4o Mini在抵御攻击方面的表现

GPT-4o Mini在抵御Prompt注入等攻击方面表现良好，但仍然存在一些挑战和需要进一步优化的地方。期待未来的优化与表现。

文章预览

OpenAI 近日发布了性价比极高的轻量化模型 GPT-4o Mini，入局大模型价格战，支持 128K 上下文长度、多模态，能力接近 GPT-4，价格却比 GPT-3.5 Turbo 便宜 60%，大幅降低了大模型应用的成本。同时我们关注到 OpenAI GPT-4o Mini 在大模型安全性方面也给出了新的尝试。 Prompt 指令注入、越狱、提示词窃取，是伴随大模型而生的一种典型攻击手法，一直困扰着大模型应用，带来了无法避免的安全挑战。 在安全性方面，GPT-4o Mini 内置了多种防护措施。在预训练阶段，过滤掉仇恨言论、垃圾信息等低质量数据。在后训练阶段，通过人类反馈强化学习（RLHF）技术，使模型行为与 OpenAI 政策保持一致。另外引入了超过 70 位外部专家，从社会心理学、虚假信息等领域识别并解决潜在的风险。 除此之外，现在 OpenAI 给出了一种新的解法，可能从原理上解决此类问题。 API 版本 ………………………………