arXiv:2503.10566 87 1 мар. 2025 г. PRO

ASIDE - Архитектурное разделение инструкций и данных в языковых моделях

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ

Архитектурное разделение инструкций и данных резко повышает устойчивость модели к атакам и ошибкам без потери производительности.

Адаптировать под запрос

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к полному содержанию этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс

YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ

⚡ Оплатить через Tribute

Telegram Stars • Моментальный доступ

Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

Выберите модель ИИ:

Ваш запрос:

0 / 2000

~0.5-2 N-токенов ~10-30с

~0.3-1 N-токенов ~5-15с

87

ОТЛИЧНО

ASIDE - Архитектурное разделение инструкций и данных в языко...

Возможности

Улучшение промптов 95%

Диалоговые агенты и виртуальные ассистенты 80%

Модерация контента 70%

Область

IT и разработка ПО 90%

Наука и исследования 85%

Личная продуктивность 75%

Паттерн

Новое: Architectural Separation Simulation 95%

КОМУ ПОЛЕЗНО

Промпт-инженер

Создает устойчивые к инъекциям промпты, используя явные разделители (XML-теги, Markdown-заголовки) для логического разделения инструкций и данных, что снижает вероятность выполнения вредоносных команд из пользовательского ввода и повышает надежность ответов модели.

Разработчик LLM-приложений

Проектирует архитектуру взаимодействия с LLM, внедряя строгие правила форматирования входных данных для предотвращения prompt injection атак, что обеспечивает стабильность и безопасность работы приложения.

Специалист по кибербезопасности

Анализирует потенциальные уязвимости LLM-систем к prompt injection и разрабатывает методики защиты, основанные на принципах ASIDE, для минимизации рисков несанкционированного доступа или манипуляций.

Контент-модератор

Использует структурированные промпты для автоматической модерации пользовательского контента, где инструкции по модерации четко отделены от анализируемого текста, что повышает точность выявления нежелательного контента и снижает ложные срабатывания.

Аналитик данных

Формирует запросы к LLM для извлечения и структурирования информации из неструктурированных текстов, применяя логическое разделение инструкций и данных, что гарантирует точное выполнение задачи и предотвращает 'загрязнение' результатов посторонними командами.

Менеджер по продукту

Определяет требования к надежности и предсказуемости LLM-функций в продукте, основываясь на понимании принципов ASIDE, что позволяет создавать более устойчивые и безопасные пользовательские сценарии.

Технический писатель

Разрабатывает гайдлайны по написанию промптов для внутренних и внешних пользователей, акцентируя внимание на структурировании и разделении инструкций/данных, что улучшает качество взаимодействия с LLM и снижает количество ошибок.