- 大規模言語モデル（LLM）の普及に伴い、「ジェイルブレイキング」と呼ばれる重要な問題が深刻な脅威をもたらしている
- ジェイルブレイキングは、これらのモデルの脆弱性を悪用して有害または問題のあるコンテンツを生成することを指す
- ジェイルブレイキングのメソッドには、具体的なプロンプトを作成してLLMをジェイルブレイクするための離散最適化ベースの方法と埋め込みベースの方法がある
- 研究チームは、視覚モジュールを導入してマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）を作成する新しい手法を提案
- 提案手法は、テキストベースのみの手法の制約を克服するため、視覚的な入力が効果的なジェイルブレイキングプロンプトの生成に豊かで柔軟な手掛かりを提供できる可能性がある
提案手法には、視覚入力を組み込むことでジェイルブレイキングプロンプトの柔軟性と豊かさを高め、既存の最新技術を凌駕していることが示されています。この手法は優れたクロスクラス機能を示し、ジェイルブレイキング攻撃の効率と効果を向上させ、高度な言語モデルの安全かつ倫理的な展開を確保する新たな課題を提起しています。