Meta、Google、OpenAI、Anthropic 等在公开发布之前都投入了大量精力来审查其模型的输出，并设置安全使用的护栏。尽管他们付出了努力，但越狱仍然会发生，即使是最新版本也是如此。根据 [1]，GPT4 很容易受到基于说服的攻击，事实上比旧版 ChatGPT 更容易受到攻击。
新的和更复杂的模型带来了新的和尚未发现的漏洞，这意味着安全训练协议需要跟上 LLM 不断增强的能力（特别提到 Claude，它似乎保持着强劲势头）。所以我试着看看最近的一些越狱方法，以及让 Claude 2 脱颖而出的安全训练过程的差异。
我的目标不是将每个人都变成 LLM 黑客（希望现在大多数问题都已经得到解决，这些论文中的结果在发表之前已经与感兴趣的各方共享），而是了解成功攻击背后的主要概念和当前安全培训程序的局限性。
LLM越狱方法
目前最常见、最系统的越狱手段可以分为以下几种：
1. 目标相冲突的快速工程
LLM 经过几轮训练，每轮都有不同的目标：基础训练侧重于下一个标记预测，微调侧重于任务（遵循指令、文本摘要、问答等），安
