Menjelajahi Keandalan Model Bahasa: Evaluasi Komprehensif Model GPT
Sebuah tim yang terdiri dari beberapa universitas dan lembaga penelitian baru-baru ini merilis penelitian komprehensif mengenai keandalan model bahasa besar (LLMs). Penelitian yang diberi nama "DecodingTrust" ini melakukan penilaian keandalan menyeluruh terhadap model GPT, mengungkap beberapa celah terkait keandalan yang sebelumnya belum dipublikasikan.
Penelitian menemukan bahwa model GPT cenderung menghasilkan output yang bias dan berbahaya, serta dapat membocorkan informasi pribadi dari data pelatihan dan riwayat percakapan. Menariknya, meskipun GPT-4 biasanya lebih dapat diandalkan daripada GPT-3.5 dalam pengujian benchmark standar, GPT-4 justru lebih rentan terhadap serangan ketika menghadapi sistem atau petunjuk yang dirancang dengan jahat. Ini mungkin karena GPT-4 lebih akurat mengikuti instruksi yang menyesatkan.
Tim peneliti mengevaluasi model GPT dari delapan sudut pandang keandalan yang berbeda, termasuk ketahanan terhadap serangan adversarial, toksisitas dan bias, serta kebocoran privasi. Mereka membangun berbagai skenario evaluasi, menggunakan tolok ukur standar dan dataset tantangan yang dirancang sendiri untuk pengujian.
Dalam hal demonstrasi yang bersifat kontra, penelitian menunjukkan bahwa model GPT tidak akan terpengaruh oleh contoh kontra faktual, tetapi mungkin membuat prediksi yang salah akibat pengaruh demonstrasi anti-penipuan. Mengenai toksisitas dan bias, model GPT memiliki sedikit bias terhadap sebagian besar topik di bawah petunjuk yang baik, tetapi cenderung menghasilkan konten yang bias di bawah petunjuk yang menyesatkan.
Dalam hal perlindungan privasi, penelitian menemukan bahwa model GPT mungkin akan membocorkan informasi sensitif dari data pelatihan, seperti alamat email. Dalam beberapa kasus, GPT-4 lebih mudah membocorkan informasi pribadi dibandingkan dengan GPT-3.5, yang mungkin disebabkan oleh kepatuhannya yang lebih ketat terhadap instruksi yang menyesatkan.
Penelitian ini memberikan kita evaluasi komprehensif tentang kredibilitas model GPT, mengungkapkan masalah yang ada dan risiko potensial. Tim peneliti berharap pekerjaan ini dapat mendorong lebih banyak peneliti untuk memperhatikan bidang ini, bekerja sama untuk menciptakan model yang lebih kuat dan lebih dapat dipercaya. Mereka juga telah mempublikasikan kode dasar evaluasi untuk memfasilitasi kolaborasi yang lebih luas.
Dengan penggunaan luas model bahasa dalam berbagai aplikasi, termasuk beberapa bidang sensitif, evaluasi komprehensif terhadap kredibilitasnya menjadi semakin penting. Penelitian ini memberikan wawasan berharga yang membantu kita untuk lebih memahami dan meningkatkan alat AI yang kuat ini.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Penelitian terbaru mengungkapkan risiko potensial dari kepercayaan model GPT: kebocoran privasi dan bias menjadi fokus.
Menjelajahi Keandalan Model Bahasa: Evaluasi Komprehensif Model GPT
Sebuah tim yang terdiri dari beberapa universitas dan lembaga penelitian baru-baru ini merilis penelitian komprehensif mengenai keandalan model bahasa besar (LLMs). Penelitian yang diberi nama "DecodingTrust" ini melakukan penilaian keandalan menyeluruh terhadap model GPT, mengungkap beberapa celah terkait keandalan yang sebelumnya belum dipublikasikan.
Penelitian menemukan bahwa model GPT cenderung menghasilkan output yang bias dan berbahaya, serta dapat membocorkan informasi pribadi dari data pelatihan dan riwayat percakapan. Menariknya, meskipun GPT-4 biasanya lebih dapat diandalkan daripada GPT-3.5 dalam pengujian benchmark standar, GPT-4 justru lebih rentan terhadap serangan ketika menghadapi sistem atau petunjuk yang dirancang dengan jahat. Ini mungkin karena GPT-4 lebih akurat mengikuti instruksi yang menyesatkan.
Tim peneliti mengevaluasi model GPT dari delapan sudut pandang keandalan yang berbeda, termasuk ketahanan terhadap serangan adversarial, toksisitas dan bias, serta kebocoran privasi. Mereka membangun berbagai skenario evaluasi, menggunakan tolok ukur standar dan dataset tantangan yang dirancang sendiri untuk pengujian.
Dalam hal demonstrasi yang bersifat kontra, penelitian menunjukkan bahwa model GPT tidak akan terpengaruh oleh contoh kontra faktual, tetapi mungkin membuat prediksi yang salah akibat pengaruh demonstrasi anti-penipuan. Mengenai toksisitas dan bias, model GPT memiliki sedikit bias terhadap sebagian besar topik di bawah petunjuk yang baik, tetapi cenderung menghasilkan konten yang bias di bawah petunjuk yang menyesatkan.
Dalam hal perlindungan privasi, penelitian menemukan bahwa model GPT mungkin akan membocorkan informasi sensitif dari data pelatihan, seperti alamat email. Dalam beberapa kasus, GPT-4 lebih mudah membocorkan informasi pribadi dibandingkan dengan GPT-3.5, yang mungkin disebabkan oleh kepatuhannya yang lebih ketat terhadap instruksi yang menyesatkan.
Penelitian ini memberikan kita evaluasi komprehensif tentang kredibilitas model GPT, mengungkapkan masalah yang ada dan risiko potensial. Tim peneliti berharap pekerjaan ini dapat mendorong lebih banyak peneliti untuk memperhatikan bidang ini, bekerja sama untuk menciptakan model yang lebih kuat dan lebih dapat dipercaya. Mereka juga telah mempublikasikan kode dasar evaluasi untuk memfasilitasi kolaborasi yang lebih luas.
Dengan penggunaan luas model bahasa dalam berbagai aplikasi, termasuk beberapa bidang sensitif, evaluasi komprehensif terhadap kredibilitasnya menjadi semakin penting. Penelitian ini memberikan wawasan berharga yang membantu kita untuk lebih memahami dan meningkatkan alat AI yang kuat ini.