Evaluación de la credibilidad de los modelos de lenguaje: un análisis completo de la serie de modelos GPT
Recientemente, una investigación llevada a cabo de manera conjunta por varias universidades e instituciones de investigación de renombre ha evaluado de manera integral la confiabilidad de la serie de modelos de lenguaje grande GPT. La investigación se publicó en un artículo titulado "DecodingTrust: Evaluación Integral de la Confiabilidad de los Modelos GPT", y tiene como objetivo analizar en profundidad la fiabilidad y los riesgos potenciales de estos modelos desde múltiples ángulos.
El equipo de investigación ha desarrollado una plataforma de evaluación integral que ha probado el modelo GPT desde ocho dimensiones diferentes de credibilidad. Los resultados de la evaluación han revelado algunas vulnerabilidades y problemas que no se habían detectado anteriormente. Por ejemplo, el modelo GPT es susceptible a ser engañado, produciendo salidas dañinas o sesgadas, y también puede filtrar información privada de los datos de entrenamiento y el historial de conversaciones.
Es interesante que, aunque en las pruebas de referencia estándar GPT-4 suele ser más confiable que GPT-3.5, cuando se enfrenta a indicaciones maliciosas cuidadosamente diseñadas, GPT-4 es más susceptible a ataques. Esto puede deberse a que GPT-4 sigue de manera más estricta las instrucciones engañosas.
El equipo de investigación enfatiza que sus resultados de evaluación no afectarán los servicios actuales dirigidos a los usuarios, ya que ya existe una serie de medidas de mitigación para abordar los riesgos potenciales. También compartieron sus hallazgos de investigación con los desarrolladores del modelo para mejorar aún más.
Este estudio abarca múltiples escenarios de evaluación, incluyendo pruebas en estándares de referencia, el rendimiento bajo diferentes instrucciones de tareas y mensajes del sistema, así como las reacciones a textos adversariales más desafiantes. Los investigadores esperan que al hacer públicos sus estándares de evaluación, alienten a más investigadores a participar y, juntos, impulsar el desarrollo de modelos de lenguaje más confiables y seguros.
En términos de hallazgos específicos, la investigación muestra que los modelos GPT destacan en ciertos aspectos, como la resistencia a ser engañados por ejemplos contrafactuales. Sin embargo, bajo condiciones específicas, el modelo también presenta debilidades evidentes. Por ejemplo, al enfrentar indicaciones del sistema engañosas, GPT-4 tiende a generar contenido sesgado más fácilmente que GPT-3.5. El grado de sesgo del modelo también está relacionado con el grupo de discusión y el tema, siendo notablemente más cauteloso en el tratamiento de ciertos temas sensibles.
En términos de protección de la privacidad, los estudios han encontrado que los modelos GPT pueden filtrar información sensible de los datos de entrenamiento, especialmente bajo ciertas indicaciones. Aunque GPT-4 es en general más robusto en la protección de información de identificación personal en comparación con GPT-3.5, aún puede filtrar privacidad en ciertos casos.
Este estudio proporciona un marco integral para la evaluación de la credibilidad de los modelos de lenguaje, revelando las ventajas y limitaciones de la tecnología actual. Los investigadores hacen un llamado a la industria y a la academia para que continúen explorando estos temas con el fin de desarrollar sistemas de inteligencia artificial más confiables y seguros.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
19 me gusta
Recompensa
19
3
Compartir
Comentar
0/400
ChainPoet
· 07-09 01:43
¡Otra vez se quitó los pantalones para alardear!
Ver originalesResponder0
AirdropDreamBreaker
· 07-08 02:42
El modelo más fuerte sigue siendo un tigre de papel.
Ver originalesResponder0
CryingOldWallet
· 07-08 02:21
Me muero de risa, ya hay una nueva vulnerabilidad.
Evaluación integral de la confianza en el modelo GPT: coexistencia de avances y riesgos
Evaluación de la credibilidad de los modelos de lenguaje: un análisis completo de la serie de modelos GPT
Recientemente, una investigación llevada a cabo de manera conjunta por varias universidades e instituciones de investigación de renombre ha evaluado de manera integral la confiabilidad de la serie de modelos de lenguaje grande GPT. La investigación se publicó en un artículo titulado "DecodingTrust: Evaluación Integral de la Confiabilidad de los Modelos GPT", y tiene como objetivo analizar en profundidad la fiabilidad y los riesgos potenciales de estos modelos desde múltiples ángulos.
El equipo de investigación ha desarrollado una plataforma de evaluación integral que ha probado el modelo GPT desde ocho dimensiones diferentes de credibilidad. Los resultados de la evaluación han revelado algunas vulnerabilidades y problemas que no se habían detectado anteriormente. Por ejemplo, el modelo GPT es susceptible a ser engañado, produciendo salidas dañinas o sesgadas, y también puede filtrar información privada de los datos de entrenamiento y el historial de conversaciones.
Es interesante que, aunque en las pruebas de referencia estándar GPT-4 suele ser más confiable que GPT-3.5, cuando se enfrenta a indicaciones maliciosas cuidadosamente diseñadas, GPT-4 es más susceptible a ataques. Esto puede deberse a que GPT-4 sigue de manera más estricta las instrucciones engañosas.
El equipo de investigación enfatiza que sus resultados de evaluación no afectarán los servicios actuales dirigidos a los usuarios, ya que ya existe una serie de medidas de mitigación para abordar los riesgos potenciales. También compartieron sus hallazgos de investigación con los desarrolladores del modelo para mejorar aún más.
Este estudio abarca múltiples escenarios de evaluación, incluyendo pruebas en estándares de referencia, el rendimiento bajo diferentes instrucciones de tareas y mensajes del sistema, así como las reacciones a textos adversariales más desafiantes. Los investigadores esperan que al hacer públicos sus estándares de evaluación, alienten a más investigadores a participar y, juntos, impulsar el desarrollo de modelos de lenguaje más confiables y seguros.
En términos de hallazgos específicos, la investigación muestra que los modelos GPT destacan en ciertos aspectos, como la resistencia a ser engañados por ejemplos contrafactuales. Sin embargo, bajo condiciones específicas, el modelo también presenta debilidades evidentes. Por ejemplo, al enfrentar indicaciones del sistema engañosas, GPT-4 tiende a generar contenido sesgado más fácilmente que GPT-3.5. El grado de sesgo del modelo también está relacionado con el grupo de discusión y el tema, siendo notablemente más cauteloso en el tratamiento de ciertos temas sensibles.
En términos de protección de la privacidad, los estudios han encontrado que los modelos GPT pueden filtrar información sensible de los datos de entrenamiento, especialmente bajo ciertas indicaciones. Aunque GPT-4 es en general más robusto en la protección de información de identificación personal en comparación con GPT-3.5, aún puede filtrar privacidad en ciertos casos.
Este estudio proporciona un marco integral para la evaluación de la credibilidad de los modelos de lenguaje, revelando las ventajas y limitaciones de la tecnología actual. Los investigadores hacen un llamado a la industria y a la academia para que continúen explorando estos temas con el fin de desarrollar sistemas de inteligencia artificial más confiables y seguros.