MixAT: LLM의 안전성을 위한 혁신적인 적대적 훈련 기법

Csaba Dékány 등 연구진이 개발한 MixAT는 기존 LLM의 적대적 공격 취약성 문제를 해결하기 위해 연속적 및 이산적 적대적 훈련을 결합한 혁신적인 방법입니다. ALO-ASR 지표를 통해 기존 방어보다 월등한 안전성(ALO-ASR < 20%)을 입증하였으며, 실제 환경 적용을 위한 다양한 분석을 통해 LLM의 안전성 향상에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

LLM의 취약성, 그리고 MixAT의 등장

최근 급속한 발전을 거듭하는 대규모 언어 모델(LLM)은 그 강력한 성능에도 불구하고, 적대적 공격에 취약하다는 문제점을 안고 있습니다. 기존의 적대적 훈련 방법은 연속적인(continuous) 방법에 의존하는 경우가 많았는데, 이는 실제 이산적인(discrete) 토큰 입력에 대한 공격에는 효과적이지 못했습니다. 이는 마치 튼튼한 성벽을 쌓았지만, 정작 성문이 허술한 것과 같습니다.

Csaba Dékány 등 연구진이 개발한 MixAT은 이러한 문제를 해결하기 위해 등장했습니다. MixAT는 연속적 방식과 이산적 방식의 적대적 훈련을 결합하여, LLM의 안전성을 크게 향상시키는 혁신적인 기술입니다. 이는 마치 성벽과 성문을 동시에 강화하는 것과 같습니다.

MixAT: 연속과 이산의 조화

MixAT의 핵심은 연속적 공격과 이산적 공격을 모두 고려하여 훈련하는 것입니다. 연속적 공격은 계산 속도가 빠르지만, 이산적 공격에 대한 방어에는 취약합니다. 반대로 이산적 공격은 강력하지만, 계산 비용이 많이 듭니다. MixAT는 이 두 가지 방식의 장점을 결합하여, 강력하면서도 효율적인 방어 시스템을 구축합니다. 이는 마치 두 개의 강력한 방패를 동시에 사용하는 것과 같습니다.

ALO-ASR: 새로운 평가 기준

연구진은 모델의 취약성을 정확하게 평가하기 위해 At Least One Attack Success Rate (ALO-ASR) 이라는 새로운 지표를 제안했습니다. ALO-ASR은 다양한 적대적 공격 중 적어도 하나라도 성공할 확률을 나타내는 지표로, 모델의 최악의 취약성을 정확하게 반영합니다. MixAT는 기존 방어 기법들(ALO-ASR > 50%)에 비해 월등히 낮은 ALO-ASR(< 20%)을 달성, 그 효과를 입증했습니다.

실제 환경 적용 및 추가 분석

MixAT는 실제 환경에서의 적용 가능성을 검증하기 위해 채팅 템플릿, 양자화, 저차원 어댑터, 온도 등 다양한 요소들을 고려하여 추가적인 분석을 실시했습니다. 이를 통해 기존 방식의 한계와 추가적인 취약점을 밝혀내고, 더욱 안전하고 강력한 LLM을 구축하는 데 기여했습니다.

MixAT의 소스 코드와 모델은 https://github.com/insait-institute/MixAT 에서 확인할 수 있습니다.

MixAT는 단순히 LLM의 안전성을 높이는 것을 넘어, AI 기술의 윤리적이고 책임감 있는 발전에 기여하는 중요한 이정표가 될 것입니다. 앞으로 LLM의 안전성 확보를 위한 지속적인 연구와 발전이 기대됩니다.