Оценка надежности языковых моделей: всесторонний анализ серии моделей GPT
Недавно было проведено исследование, в котором приняли участие несколько известных университетов и исследовательских учреждений, и которое всесторонне оценивало надежность серии больших языковых моделей GPT. Это исследование было опубликовано в статье под названием «DecodingTrust: всесторонняя оценка надежности моделей GPT» и направлено на глубокий анализ надежности этих моделей и потенциальных рисков с разных точек зрения.
Исследовательская группа разработала интегрированную платформу для оценки, которая тестировала модель GPT по восьми различным измерениям доверия. Результаты оценки выявили некоторые ранее неизвестные уязвимости и проблемы. Например, модель GPT подвержена заблуждениям, может генерировать вредоносные или предвзятые выводы, а также может раскрывать личную информацию из обучающих данных и истории диалогов.
Интересно, что хотя GPT-4 обычно более надежен, чем GPT-3.5, в стандартных бенчмарках, он оказывается более уязвимым к тщательно разработанным злонамеренным подсказкам. Это может быть связано с тем, что GPT-4 более строго следует вводящим в заблуждение инструкциям.
Исследовательская группа подчеркивает, что их результаты оценки не повлияют на текущие услуги для пользователей, поскольку уже приняты меры по смягчению потенциальных рисков. Они также поделились результатами исследования с разработчиками моделей для дальнейшего улучшения.
Это исследование охватывает несколько оценочных сценариев, включая тестирование на стандартных бенчмарках, производительность при различных заданиях и системных подсказках, а также реакцию на более сложные антагонистические тексты. Исследователи надеются, что, открыв свои оценочные бенчмарки, они смогут побудить больше исследователей участвовать в совместной разработке более надежных и безопасных языковых моделей.
В конкретных аспектах исследований показано, что модели GPT показывают отличные результаты в некоторых областях, например, они не так легко поддаются влиянию контрфактических примеров. Однако при определенных условиях модели также проявляют явные слабости. Например, при столкновении с вводящими в заблуждение системными подсказками GPT-4 легче генерирует предвзятый контент по сравнению с GPT-3.5. Степень предвзятости модели также зависит от обсуждаемой аудитории и тематики, при этом обработка некоторых чувствительных тем явно более осторожна.
В области защиты конфиденциальности исследования показали, что модели GPT могут раскрывать чувствительную информацию из тренировочных данных, особенно при определенных подсказках. Хотя GPT-4 в целом более надежен в защите личной информации по сравнению с GPT-3.5, в некоторых случаях он все еще может раскрывать конфиденциальную информацию.
Данное исследование предоставляет всеобъемлющую структуру для оценки надежности языковых моделей, выявляя преимущества и ограничения современных технологий. Исследователи призывают индустрию и академическое сообщество продолжать углубленное обсуждение этих вопросов для разработки более надежных и безопасных систем искусственного интеллекта.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
19 Лайков
Награда
19
3
Поделиться
комментарий
0/400
ChainPoet
· 07-09 01:43
Снова снял штаны и хвастается!
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropDreamBreaker
· 07-08 02:42
Какой бы сильной ни была модель, она все равно остается бумажным тигром.
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryingOldWallet
· 07-08 02:21
Смерть от смеха, снова появилась новая уязвимость.
Всеобъемлющая оценка доверия к моделям GPT: прорывы и сопутствующие риски
Оценка надежности языковых моделей: всесторонний анализ серии моделей GPT
Недавно было проведено исследование, в котором приняли участие несколько известных университетов и исследовательских учреждений, и которое всесторонне оценивало надежность серии больших языковых моделей GPT. Это исследование было опубликовано в статье под названием «DecodingTrust: всесторонняя оценка надежности моделей GPT» и направлено на глубокий анализ надежности этих моделей и потенциальных рисков с разных точек зрения.
Исследовательская группа разработала интегрированную платформу для оценки, которая тестировала модель GPT по восьми различным измерениям доверия. Результаты оценки выявили некоторые ранее неизвестные уязвимости и проблемы. Например, модель GPT подвержена заблуждениям, может генерировать вредоносные или предвзятые выводы, а также может раскрывать личную информацию из обучающих данных и истории диалогов.
Интересно, что хотя GPT-4 обычно более надежен, чем GPT-3.5, в стандартных бенчмарках, он оказывается более уязвимым к тщательно разработанным злонамеренным подсказкам. Это может быть связано с тем, что GPT-4 более строго следует вводящим в заблуждение инструкциям.
Исследовательская группа подчеркивает, что их результаты оценки не повлияют на текущие услуги для пользователей, поскольку уже приняты меры по смягчению потенциальных рисков. Они также поделились результатами исследования с разработчиками моделей для дальнейшего улучшения.
Это исследование охватывает несколько оценочных сценариев, включая тестирование на стандартных бенчмарках, производительность при различных заданиях и системных подсказках, а также реакцию на более сложные антагонистические тексты. Исследователи надеются, что, открыв свои оценочные бенчмарки, они смогут побудить больше исследователей участвовать в совместной разработке более надежных и безопасных языковых моделей.
В конкретных аспектах исследований показано, что модели GPT показывают отличные результаты в некоторых областях, например, они не так легко поддаются влиянию контрфактических примеров. Однако при определенных условиях модели также проявляют явные слабости. Например, при столкновении с вводящими в заблуждение системными подсказками GPT-4 легче генерирует предвзятый контент по сравнению с GPT-3.5. Степень предвзятости модели также зависит от обсуждаемой аудитории и тематики, при этом обработка некоторых чувствительных тем явно более осторожна.
В области защиты конфиденциальности исследования показали, что модели GPT могут раскрывать чувствительную информацию из тренировочных данных, особенно при определенных подсказках. Хотя GPT-4 в целом более надежен в защите личной информации по сравнению с GPT-3.5, в некоторых случаях он все еще может раскрывать конфиденциальную информацию.
Данное исследование предоставляет всеобъемлющую структуру для оценки надежности языковых моделей, выявляя преимущества и ограничения современных технологий. Исследователи призывают индустрию и академическое сообщество продолжать углубленное обсуждение этих вопросов для разработки более надежных и безопасных систем искусственного интеллекта.