Large Language Models (LLMs) กำลังกลายเป็นเทคโนโลยีสำคัญที่ขับเคลื่อน AI ในปัจจุบัน แต่เนื่องจากต้นทุนสูงและต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมาก จึงเกิดแนวทางใหม่ที่เรียกว่า Model Distillation ซึ่งช่วยให้สามารถย่อขนาดโมเดลให้เล็กลง ลดต้นทุน และเพิ่มความเร็วในการทำงาน อย่างไรก็ตาม แม้ว่าโมเดลที่ถูก Distilled จะช่วยให้ LLMs ใช้งานได้ง่ายขึ้น แต่ก็มาพร้อมกับ ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่ถ่ายทอดมาจากโมเดลต้นแบบ รวมถึงข้อจำกัดที่อาจทำให้เกิดการสร้างข้อมูลผิดพลาด (Hallucination) มากขึ้น Model Distillation ทำงานอย่างไร? - นักวิจัย AI ใช้โมเดลที่มีพารามิเตอร์สูงเป็น Teacher Model เพื่อฝึกโมเดลขนาดเล็กที่เรียกว่า Student Model - Student Model ถูกออกแบบให้ เลียนแบบพฤติกรรมของ Teacher Model แต่ใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์น้อยลง ข้อดีของ Model Distillation - ลดต้นทุนการประมวลผล และเพิ่มความเร็วในการทำงาน - ทำให้ LLM สามารถทำงานบนอุปกรณ์ที่เล็กลง เช่น มือถือหรือระบบ IoT ความเสี่ยงที่ถ่ายทอดมาจาก Teacher Model - Model Distillation อาจทำให้ข้อมูลที่ไม่ปลอดภัยจากโมเดลต้นแบบถูกนำมาใช้ซ้ำ - ตัวอย่างเช่น DistilGPT-2 ถูกพบว่า รั่วไหลข้อมูลส่วนบุคคล (PII) เช่นเดียวกับ GPT-2 ที่เคยถูกวิจารณ์เรื่องความปลอดภัย - นอกจากนี้ยังมีความเสี่ยงจาก Model Inversion Attack ซึ่งแฮกเกอร์สามารถย้อนข้อมูลกลับไปหาข้อมูลต้นฉบับ ปัญหา Hallucination ในโมเดลที่ถูก Distilled - นักวิเคราะห์บางคนเชื่อว่า Model Distillation อาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดหรือการสร้างข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริงมากขึ้น - ตัวอย่างหนึ่งคือ WormGPT ซึ่งถูกพัฒนาให้สร้างอีเมล Phishing ที่ดูสมจริง แต่เป็นข้อมูลปลอมทั้งหมด การโจมตี Model Extraction - แฮกเกอร์สามารถ ใช้ Model Distillation เพื่อลอกเลียนแบบโมเดลต้นฉบับ และปรับแต่งให้สามารถหลีกเลี่ยงมาตรการด้านความปลอดภัย - การโจมตีนี้อาจทำให้โมเดลที่ถูกลอกเลียนแบบถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด เช่น การปลอมแปลงข้อมูลหรือการโจมตีทางไซเบอร์ อนาคตของ Model Distillation และความปลอดภัย AI - นักวิจัยเชื่อว่าอุตสาหกรรม AI ต้องพัฒนา ระบบป้องกันที่เข้มแข็งขึ้น เพื่อลดความเสี่ยงจากโมเดลที่ถูก Distilled - การพึ่งพา AI Guardrails หรือมาตรการจำกัดการทำงานอาจไม่เพียงพอ จำเป็นต้องออกแบบระบบที่มี การควบคุมความน่าเชื่อถือ โดยรวมตั้งแต่ต้น https://www.csoonline.com/article/3951626/llms-are-now-available-in-snack-size-but-digest-with-care.html