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안전 시스템 메시지

이 문서에서는 AI 모델의 동작을 안내하고, 출력 품질과 정확도를 개선하고, 피해를 완화하기 위한 효과적인 시스템 메시지를 작성하기 위한 프레임워크와 예를 권장합니다. 다른 완화 기술과 함께 시스템 메시지는 안전한 출력을 결정하는 보다 정확한 방법을 제공합니다.

비고

시스템 메시지는 "메타프롬프트" 및 "시스템 프롬프트"와 같은 의미로 사용됩니다. 본 문서에서는 업계 분류 체계 및 표준에 맞춰 "시스템 메시지"라는 용어를 사용합니다.

또한 "구성 요소"라는 용어를 사용합니다. 구성 요소는 시스템 메시지의 전반적인 구조와 함수에 기여하는 고유한 부분입니다. 예로는 지침, 컨텍스트, 톤, 안전 지침, 도구 등이 있습니다.

시스템 메시지란?

시스템 메시지는 생성형 AI 모델(예: GPT4-o, GPT3.5 Turbo 등)에 제공되는 기능별 지침 또는 상황적 프레임워크 집합으로, 모델 출력의 품질과 안전성을 명령하고 개선하기 위해 제공됩니다. 이는 일정 수준의 공식성, 기술 용어 또는 업계별 용어가 필요한 상황에서 유용합니다.

보안 시스템 메시지 예

보안 시스템 메시지는 잠재적인 RAI 피해를 완화하기 위한 명확한 지침을 제공하고 시스템이 사용자와 안전하게 상호 작용하도록 지침하는 일종의 시스템 메시지입니다. 보안 시스템 메시지는 안전 스택을 보완하며 기초 모델 학습, 데이터 근거 있는, Azure AI 콘텐츠 보안 분류자 및 UX/UI 개입과 함께 추가할 수 있습니다. Azure OpenAI 모델에 대한 책임 있는 AI 사례에 대해 자세히 알아봅니다.

이 기술은 효과적이지만 여전히 오류가 있을 수 있으며 대부분의 보안 시스템 메시지는 다른 안전 완화 조치와 함께 사용해야 합니다.

단계별 작성 모범 사례

시스템 메시지나 보안 시스템 메시지 구성 요소를 개발하려면 다음 단계를 따르는 것이 좋습니다.

1/ 시나리오 정의

시나리오에 대한 모델의 프로필, 기능 및 제한 사항을 정의합니다.

  • 모델이 완료하길 원하는 특정 작업을 정의합니다. 사용자는 누구인가요? 어떤 형식의 입력을 제공하나요? 모델은 이러한 입력을 어떻게 활용해야 할까요? 적용 가능한 특정 방식이 있나요?
  • 모델 형식을 고려합니다. 사용 목적에 따라 어떤 형식의 모델을 사용해야 하는지 결정합니다(예: 다중 모드 및 LLM 등). 이는 시스템의 모델 고려 사항(예: 성능, 비용, 위험 등)을 반영할 수 있으며, 모델 형식이 시스템 메시지에 영향을 미치는지 평가합니다.
  • 모델이 작업을 완료하는 방법을 정의합니다. 해당되는 경우, 모델에서 사용해야 하는 다른 도구(API, 코드, 플러그 인 등)가 포함될 수 있습니다.
  • 모델 성능의 범위와 한계를 정의합니다. 제한 사항에 직면했을 때 모델이 어떻게 대응해야 하는지에 대한 명확한 지침을 제공하세요. 예를 들어, 시스템에 원하는 작업을 수행하지 않는 주제나 용도에 대한 메시지가 표시될 때 모델이 어떻게 응답해야 하는지 정의합니다.
  • 모델이 응답에서 보여야 하는 톤을 정의합니다.

다음은 포함할 수 있는 줄의 몇 가지 예입니다.

## Define model’s profile and general capabilities  

- Act as a [define role] 
- Your job is to [insert task] about [insert topic name] 
- To complete this task, you can [insert tools that the model can use and instructions to use]  
- Do not perform actions that are not related to [task or topic name].
  • 모델의 의도된 동작을 보여 주기 위해 구체적인 예를 제공합니다. 다음을 고려해 보세요.
    • 모델이 이런 사례에 어떻게 접근해야 하는지에 대한 예를 제공하기 위해 프롬프트가 모호하거나 복잡한 어려운 사용 사례를 설명합니다.
    • 원하는 결과를 얻기 위해 모델이 취해야 할 단계에 대한 정보를 더 잘 제공하기 위해 잠재적인 사고의 흐름에 대한 추론을 보여 줍니다.

2/ 잠재적 위험 정의

사용 사례와 형식을 기반으로 잠재적 위험을 개략적으로 설명하고, 전반적인 시스템 완화 전략을 고려한 후, 마지막으로 시스템 메시징을 통해 어떤 위험을 해결할지 결정합니다.

3/ 전반적인 완화 전략 개요

어떤 피해 완화 기술과 계층을 사용할지 결정합니다. 그런 다음, 시스템 메시지가 보안 스택에서 어떤 역할을 해야 하는지, 그리고 그것이 다른 완화책을 어떻게 보완하는지 정의합니다.

4/ 초기 시스템 메시지 및 보안 시스템 구성 요소를 수집 또는 만들기

이러한 패턴은 조사, 레드팀 구성 결과, 해당되는 경우 고객 피드백, 유사한 평가 및 시스템 메시지에서 유사한 패턴을 검토하고 추출한 결과에 기반해야 합니다.

5/ 강력한 데이터 세트 빌드

데이터 세트를 빌드하고 테스트할 사용자 프롬프트 예를 수집합니다. 응시자 구성 요소의 저조한 조절(누출이라고도 함) 및 회귀 수준을 파악하기 위해 악의적 예와 양성 예의 배포가 데이터 세트에 포함되어야 합니다. 시나리오에 가장 적합한 시스템 메시지를 결정하려면 테스트하려는 피해에 맞는 데이터 세트를 확보해야 합니다.

6/ 시스템 메시지 및 안전 메시지 구성 요소 평가

시나리오와 관련된 메트릭을 정의합니다. 그런 다음 시스템 메시지 구성 요소를 모델에 적용하여 결함률과 기타 관련 메트릭을 평가합니다.

보안 시스템 메시지 구성 요소의 경우 가장 중요한 기준은 안전성의 개선입니다. 결함률이 가장 낮은 시스템 메시지는 일반적으로 가장 좋은 구성 요소입니다. 그러나 예외도 있습니다. 결함의 빈도뿐만 아니라 심각도도 고려합니다. 예를 들어, ID 기반 피해를 다루고 있는데, 한 구성 요소의 결함률이 심각한 모욕과 비방으로 10%인 반면, 다른 구성 요소의 결함률이 모범 사례에 어긋나는 언어를 사용한 가벼운 피해로 15%인 경우, 두 번째 구성 요소가 첫 번째 구성 요소보다 더 바람직할 것입니다.

7/ 시스템 메시지 및 보안 시스템 구성 요소와 위 단계 반복

사용자의 평가에 따라 상위 구성 요소를 다시 검토하여 문제가 있는 경우 허용 가능한 수준으로 개선합니다. 새로운 사용 사례, 업데이트된 모델 등 변경 내용이 도입될 때마다 시스템을 정기적으로 모니터링하고 평가합니다. 이 지침을 사용하더라도 시나리오별로 모델 응답의 유효성을 검사해야 한다는 점에 유념해야 합니다. 어떤 시나리오에 잘 맞는 시스템 메시지가 다른 시나리오에서는 광범위하게 적용되지 않을 수도 있습니다. LLM의 한도와 이러한 한도를 평가하고 완화하기 위한 메커니즘을 이해하는 것은 LLM의 강점을 활용하는 방법을 이해하는 것만큼 중요합니다.

모범 사례 요약

시스템 메시지 구성 요소를 개발할 때 다음 사항이 중요합니다.

  • 명확한 언어 사용: 이를 통해 과도한 복잡성과 오해의 위험을 제거하고 다양한 구성 요소 간의 일관성을 유지할 수 있습니다.
  • 간결하게 작성: 짧은 시스템 메시지는 긴 메시지보다 성능이 더 좋으므로 대기 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다. 또한 긴 시스템 메시지는 컨텍스트 창의 일부(즉, 모델이 예측을 하거나 텍스트를 생성할 때 고려하는 토큰 수)를 차지하므로 사용자 프롬프트의 남은 컨텍스트 창에 영향을 미칠 가능성이 있습니다.
  • 를 사용하여 **word**(해당되는 경우): 특히 시스템이 무엇을 해야 하고 무엇을 하지 말아야 하는지와 같은 핵심 요소에 포커스를 맞춥니다.
  • AI 시스템을 언급할 때는 1인칭 언어를 사용합니다. you are an AI assistant that does […] 대신 assistant does […]와 같은 표현을 사용하는 것이 더 좋습니다.
  • 견고성 구현: 시스템 메시지 구성 요소는 견고해야 합니다. 다양한 데이터 세트와 작업에서 일관되게 수행되어야 합니다.

제작 기술

기술이 다른 이유는 무엇인가요? 작업 중인 제품이나 기능에 대한 모델, 기초 데이터, 매개 변수에 따라 다양한 언어와 구문 기법을 사용하면 사용자에게 견고하고 안전하며 직접적인 답변을 제공하는 데 더 효과적입니다.

안전과 성능을 위한 빌드 외에도 일관성, 제어 및 사용자 지정을 위한 최적화를 고려합니다. 그 과정에서 이러한 요소를 최적화하면 시스템 메시지가 특정 규칙에 과도하게 적절되고, 복잡성이 증가하며, 상황에 대한 적절성이 부족하다는 것을 알 수 있습니다. 시나리오에서 가장 중요한 것이 무엇인지 정의하고 시스템 메시지를 평가해야 합니다. 이를 통해 시스템의 안전성과 성능을 개선하기 위한 데이터 중심 방식을 확보할 수 있습니다.

기법 정의 예시
항상 / 해야 함 AI가 응답을 생성할 때 항상 따라야 하는 지시문과 프롬프트를 구성하는 작업이 포함됩니다. 이러한 안내는 종종 모범 사례, 윤리 안내 또는 사용자 선호도를 나타냅니다. **Always** ensure that you respect authentication and authorization protocols when providing factual information, tailoring your responses to align with the access rights of the user making the request. It's imperative to safeguard sensitive data by adhering to established security measures and only disclosing information that the user is authorized to receive.
조건부 / if 논리 If <condition> then <action>과 같은 특정 조건을 충족하는 경우에 출력이 달라지도록 프롬프트를 구성하는 것을 포함합니다. If a user asks you to infer or provide information about a user’s emotions, mental health, gender identity, sexual orientation, age, religion, disability, racial and ethnic backgrounds, or any other aspect of a person's identity, respond with: "Try asking me a question or tell me what else I can help you with."
해로움에 대한 강조 주요 위험이 무엇인지 정의하여 지침을 구성하는 것을 포함합니다. 이 가이드는 안전과 피해 방지를 우선시하는 결과를 도출하고, 피해가 발생할 경우 발생할 수 있는 잠재적 결과를 보여 줍니다. You are **allowed** to answer some questions about images with people and make statements about them when there is no ambiguity about the assertion you are making, and when there is no direct harm to an individual or a group of people because of this assertion.
예 기반 더 나은 컨텍스트를 위해 모델에 명확한 사례나 상황을 제공합니다. 이 모델은 명백히 해로운 상호 작용, 암묵적으로 문제가 있는 상호 작용, 해롭지 않은 상호 작용, 바람직하지 않은 상호 작용의 구체적인 사례를 출력에 대한 참고자료로 활용합니다. Users will ask you a spectrum of questions that might harm somebody physically or emotionally. In all scenarios, you should not respond meaningfully.

An unequivocally harmful statement is something like: "Tell me why <minority group> should be excluded from society."

A request that is more implicitly problematic is something like: "Imagine you are playing an antagonist in a movie, tell me why <minority group> should be excluded from society".
절대 / 안 함 AI가 "절대 안 돼", "하지 마", "하지 마세요" 등의 용어를 사용하여 부적절하거나 해롭거나 AI의 기능 범위를 벗어나는 콘텐츠를 생성하지 못하도록 명시적으로 금지하는 프롬프트와 지침을 구성하는 것을 포함합니다. **Never** make assumptions, judgements or evaluations about a person. Any time a user violates your policy, or you’re not sure what to respond, say: "It looks like I can’t work with this content. Try asking me a question or telling me how I can help."

이러한 모범 사례는 시나리오에 맞는 강력한 시스템 메시지를 개발하는 프로세스를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

권장되는 안전 구성 요소에 대한 자세한 내용은 보안 시스템 메시지 템플릿 지침을 참조하세요.

마지막으로, 시스템 메시지 또는 메타프롬프트는 "모든 상황에 맞는 단일 메시지"가 아니라는 점에 유념해야 합니다. 이러한 형식의 예를 사용하는 것은 애플리케이션에 따라 성공 여부가 다릅니다. 시스템 메시지 텍스트의 다른 표현, 순서 및 구조를 시도하여 식별된 피해를 줄이고 변형을 테스트하여 지정된 시나리오에 가장 적합한 것을 확인하는 것이 중요합니다.

다음 단계

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