如何在ChatGPT上对GPT进行逆向工程

本指南旨在向您展示如何使用ChatGPT对GPTS进行逆向工程。您是否曾想过生成式预训练Transformer(GPT)的复杂工作原理以及如何对其进行操纵或逆向工程?如果是这样，那么您就是对这些发展着迷的不断发展的社区的一部分。在最近的一个深入视频中，专家们深入探讨了这个前沿主题，揭示了一系列揭示GPT中嵌入的隐藏指令的技术。

这种探索不仅仅是好奇心;它大胆地揭示了人们如何诱使这些先进系统执行它们最初不打算执行的操作。该视频的揭露不仅揭示了这些人工智能巨头的基本流程，而且还引发了关于这种强大技术固有的潜力和局限性的讨论。

该视频以引人入胜的演示开始，演示了如何提取自定义GPT模型中使用的准确提示和说明。这个过程类似于剥开洋葱层，揭示这些复杂系统的核心。这种探索不仅是学术性的，而且是学术性的。它为大型语言模型(LLM)的功能和潜在漏洞提供了宝贵的见解。

提取GPT指令的技术

提取GPT指令：在这里，您将学习使用特定的提示来诱使GPT逐字逐句地显示其指令。这有点像提出正确的问题以获得最直接的答案。该技术利用了GPT后端的文件存储方式，将人工智能变成了一本名副其实的打开的书。

即时注射技术：该视频随后深入探讨了各种即时注射方法。这些都是测试、有时甚至是利用法学硕士边界的巧妙方法。他们包括：

直接提示注入：直接操纵发送给AI的提示来实现特定的结果。

间接即时注入：让第三方参与改变法学硕士的行为并产生意想不到的反应。

上下文长度攻击：用不相关的数据填充LLM的上下文，使其忘记之前的指令。

多语言攻击：利用法学硕士跨不同语言的不均匀训练。

角色扮演攻击：欺骗法学硕士进入角色扮演场景以绕过限制。

代币走私：以通过自动检查但可以由人类重新组装的方式改变LLM的输出。

代码注入：在启用了代码解释器的GPT中有效。

提示提取：从GPT中提取指令或其他数据。

针对漏洞的安全措施

鉴于这些潜在的漏洞，该视频强调了安全和保护措施的重要性。这不仅仅是建造更坚固的城墙;这是关于了解可以攀爬或绕过这些墙的各种方式。演示者讨论了在指令中添加防护措施以及使用Lera等专用软件，该软件可以识别即时泄漏并防止个人身份信息(PII)暴露。

好奇心的互动挑战

如果这一切听起来有点抽象，请不要担心。演示者指向一个带有挑战的交互式网站(甘道夫页面)，用户可以在其中应用这些提示注入技术来发现秘密短语。这不仅仅是概念的实际演示;这证明了这些攻击的复杂性和复杂性。

拥抱复杂性

当我们在GPT的迷宫世界中航行时，很明显，旅程与目的地一样重要。了解这些技术为我们理解人工智能及其无数可能性开辟了新的前景。无论您是技术爱好者还是经验丰富的专业人士，对GPT世界的深入了解都一定会给您带来启发。

请记住，知识就是力量，尤其是在快速发展的技术世界中。通过了解GPT的内部运作方式，您不仅可以随时了解情况，还可以为更安全、更道德的人工智能未来做出贡献。我们希望您觉得这个关于如何对GPTS进行逆向工程的视频和指南很有用，如果您有任何意见或问题，请在下面发表评论并告诉我们。