Les recherches récentes révèlent les risques potentiels de confiance des modèles GPT : la fuite de données personnelles et les biais au centre des préoccupations.
Explorer la crédibilité des modèles linguistiques : évaluation complète du modèle GPT
Une équipe composée de plusieurs universités et instituts de recherche a récemment publié une étude d'évaluation complète sur la crédibilité des grands modèles de langage (LLMs). Cette étude, intitulée "DecodingTrust", a réalisé une évaluation approfondie de la crédibilité des modèles GPT, révélant certaines vulnérabilités liées à la crédibilité qui n'avaient pas été divulguées auparavant.
Des recherches montrent que les modèles GPT ont tendance à produire des sorties biaisées et nuisibles, et peuvent divulguer des informations privées contenues dans les données d'entraînement et l'historique des conversations. Fait intéressant, bien que GPT-4 soit généralement plus fiable que GPT-3.5 dans les tests de référence standards, il est en fait plus vulnérable aux attaques lorsqu'il est confronté à des systèmes ou des incitations conçus de manière malveillante. Cela pourrait être dû au fait que GPT-4 suit plus précisément des instructions trompeuses.
L'équipe de recherche a évalué le modèle GPT sous huit angles différents de crédibilité, y compris la robustesse face aux attaques adversariales, la toxicité et les biais, ainsi que les violations de la vie privée. Ils ont construit divers scénarios d'évaluation et ont utilisé des normes de référence standard ainsi que des ensembles de données difficiles conçus par eux-mêmes pour les tests.
En ce qui concerne les démonstrations adversariales, des recherches ont révélé que les modèles GPT ne sont pas trompés par des exemples contrefactuels, mais peuvent faire des prédictions erronées sous l'influence de démonstrations anti-fraude. Concernant la toxicité et les préjugés, les modèles GPT montrent peu de biais sur la plupart des sujets avec des incitations bienveillantes, mais sont susceptibles de produire du contenu biaisé sous des incitations trompeuses.
En matière de protection de la vie privée, des recherches ont révélé que les modèles GPT pourraient divulguer des informations sensibles contenues dans les données d'entraînement, telles que des adresses e-mail. Dans certains cas, GPT-4 serait plus susceptible de divulguer des informations privées que GPT-3.5, ce qui pourrait être dû à sa tendance à suivre plus rigoureusement des instructions trompeuses.
Cette étude nous fournit une évaluation complète de la fiabilité des modèles GPT, révélant les problèmes existants et les risques potentiels. L'équipe de recherche espère que ce travail encouragera davantage de chercheurs à se concentrer sur ce domaine et à collaborer pour créer des modèles plus puissants et plus fiables. Ils ont également rendu public le code des benchmarks d'évaluation pour promouvoir une collaboration plus large.
Avec l'utilisation généralisée des modèles linguistiques dans diverses applications, y compris certains domaines sensibles, une évaluation complète de leur crédibilité devient de plus en plus importante. Cette étude nous fournit des informations précieuses qui nous aident à mieux comprendre et à améliorer ces puissants outils d'IA.
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fren.eth
· 07-29 00:08
gpt, tout le monde comprend, mais ce n'est pas fiable.
Les recherches récentes révèlent les risques potentiels de confiance des modèles GPT : la fuite de données personnelles et les biais au centre des préoccupations.
Explorer la crédibilité des modèles linguistiques : évaluation complète du modèle GPT
Une équipe composée de plusieurs universités et instituts de recherche a récemment publié une étude d'évaluation complète sur la crédibilité des grands modèles de langage (LLMs). Cette étude, intitulée "DecodingTrust", a réalisé une évaluation approfondie de la crédibilité des modèles GPT, révélant certaines vulnérabilités liées à la crédibilité qui n'avaient pas été divulguées auparavant.
Des recherches montrent que les modèles GPT ont tendance à produire des sorties biaisées et nuisibles, et peuvent divulguer des informations privées contenues dans les données d'entraînement et l'historique des conversations. Fait intéressant, bien que GPT-4 soit généralement plus fiable que GPT-3.5 dans les tests de référence standards, il est en fait plus vulnérable aux attaques lorsqu'il est confronté à des systèmes ou des incitations conçus de manière malveillante. Cela pourrait être dû au fait que GPT-4 suit plus précisément des instructions trompeuses.
L'équipe de recherche a évalué le modèle GPT sous huit angles différents de crédibilité, y compris la robustesse face aux attaques adversariales, la toxicité et les biais, ainsi que les violations de la vie privée. Ils ont construit divers scénarios d'évaluation et ont utilisé des normes de référence standard ainsi que des ensembles de données difficiles conçus par eux-mêmes pour les tests.
En ce qui concerne les démonstrations adversariales, des recherches ont révélé que les modèles GPT ne sont pas trompés par des exemples contrefactuels, mais peuvent faire des prédictions erronées sous l'influence de démonstrations anti-fraude. Concernant la toxicité et les préjugés, les modèles GPT montrent peu de biais sur la plupart des sujets avec des incitations bienveillantes, mais sont susceptibles de produire du contenu biaisé sous des incitations trompeuses.
En matière de protection de la vie privée, des recherches ont révélé que les modèles GPT pourraient divulguer des informations sensibles contenues dans les données d'entraînement, telles que des adresses e-mail. Dans certains cas, GPT-4 serait plus susceptible de divulguer des informations privées que GPT-3.5, ce qui pourrait être dû à sa tendance à suivre plus rigoureusement des instructions trompeuses.
Cette étude nous fournit une évaluation complète de la fiabilité des modèles GPT, révélant les problèmes existants et les risques potentiels. L'équipe de recherche espère que ce travail encouragera davantage de chercheurs à se concentrer sur ce domaine et à collaborer pour créer des modèles plus puissants et plus fiables. Ils ont également rendu public le code des benchmarks d'évaluation pour promouvoir une collaboration plus large.
Avec l'utilisation généralisée des modèles linguistiques dans diverses applications, y compris certains domaines sensibles, une évaluation complète de leur crédibilité devient de plus en plus importante. Cette étude nous fournit des informations précieuses qui nous aident à mieux comprendre et à améliorer ces puissants outils d'IA.