Исследование надежности языковых моделей: комплексная оценка моделей GPT
Команда, состоящая из нескольких университетов и исследовательских институтов, недавно опубликовала комплексное исследование по оценке надежности крупных языковых моделей (LLMs). Исследование под названием "DecodingTrust" провело всестороннюю оценку надежности модели GPT, выявив некоторые ранее не раскрытые уязвимости, связанные с надежностью.
Исследования показали, что модели GPT склонны генерировать предвзятые и вредные выводы и могут раскрывать конфиденциальную информацию из обучающих данных и истории диалогов. Интересно, что хотя GPT-4 обычно надежнее GPT-3.5 в стандартных бенчмарках, он оказывается более уязвимым к атакам со стороны злонамеренно спроектированных систем или пользовательских подсказок. Это может быть связано с тем, что GPT-4 более точно следует вводящим в заблуждение инструкциям.
Исследовательская группа оценила модель GPT с восьми различных точек зрения доверия, включая устойчивость к атакам, токсичность и предвзятость, утечку личной информации и другие аспекты. Они создали различные сценарии оценки, используя стандартные бенчмарки и разработанные самостоятельно сложные наборы данных для тестирования.
В отношении антагонистических демонстраций исследования показали, что модели GPT не поддаются заблуждениям от контрфактических примеров, но могут делать ошибочные прогнозы под влиянием демонстраций против мошенничества. Что касается токсичности и предвзятости, модели GPT при благожелательных подсказках имеют незначительную предвзятость по большинству тем, но легко производят предвзятое содержание под влиянием вводящих в заблуждение подсказок.
В области защиты конфиденциальности исследования показали, что модели GPT могут раскрывать чувствительную информацию из учебных данных, такую как адреса электронной почты. В некоторых случаях GPT-4 легче раскрывает конфиденциальную информацию по сравнению с GPT-3.5, что может быть связано с тем, что она более строго следует вводящим в заблуждение инструкциям.
Это исследование предоставляет нам всестороннюю оценку надежности моделей GPT, выявляя существующие проблемы и потенциальные риски. Исследовательская группа надеется, что эта работа сможет побудить больше исследователей обратить внимание на эту область и совместными усилиями создать более мощные и надежные модели. Они также опубликовали код оценочных стандартов, чтобы способствовать более широкому сотрудничеству.
С увеличением использования языковых моделей в различных приложениях, включая некоторые чувствительные области, всесторонняя оценка их надежности становится все более важной. Это исследование предоставляет нам ценные идеи, которые помогают лучше понять и улучшить эти мощные инструменты ИИ.
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» .
Последние исследования выявили потенциальные риски надежности моделей GPT: утечка конфиденциальности и предвзятость стали в центре внимания
Исследование надежности языковых моделей: комплексная оценка моделей GPT
Команда, состоящая из нескольких университетов и исследовательских институтов, недавно опубликовала комплексное исследование по оценке надежности крупных языковых моделей (LLMs). Исследование под названием "DecodingTrust" провело всестороннюю оценку надежности модели GPT, выявив некоторые ранее не раскрытые уязвимости, связанные с надежностью.
Исследования показали, что модели GPT склонны генерировать предвзятые и вредные выводы и могут раскрывать конфиденциальную информацию из обучающих данных и истории диалогов. Интересно, что хотя GPT-4 обычно надежнее GPT-3.5 в стандартных бенчмарках, он оказывается более уязвимым к атакам со стороны злонамеренно спроектированных систем или пользовательских подсказок. Это может быть связано с тем, что GPT-4 более точно следует вводящим в заблуждение инструкциям.
Исследовательская группа оценила модель GPT с восьми различных точек зрения доверия, включая устойчивость к атакам, токсичность и предвзятость, утечку личной информации и другие аспекты. Они создали различные сценарии оценки, используя стандартные бенчмарки и разработанные самостоятельно сложные наборы данных для тестирования.
В отношении антагонистических демонстраций исследования показали, что модели GPT не поддаются заблуждениям от контрфактических примеров, но могут делать ошибочные прогнозы под влиянием демонстраций против мошенничества. Что касается токсичности и предвзятости, модели GPT при благожелательных подсказках имеют незначительную предвзятость по большинству тем, но легко производят предвзятое содержание под влиянием вводящих в заблуждение подсказок.
В области защиты конфиденциальности исследования показали, что модели GPT могут раскрывать чувствительную информацию из учебных данных, такую как адреса электронной почты. В некоторых случаях GPT-4 легче раскрывает конфиденциальную информацию по сравнению с GPT-3.5, что может быть связано с тем, что она более строго следует вводящим в заблуждение инструкциям.
Это исследование предоставляет нам всестороннюю оценку надежности моделей GPT, выявляя существующие проблемы и потенциальные риски. Исследовательская группа надеется, что эта работа сможет побудить больше исследователей обратить внимание на эту область и совместными усилиями создать более мощные и надежные модели. Они также опубликовали код оценочных стандартов, чтобы способствовать более широкому сотрудничеству.
С увеличением использования языковых моделей в различных приложениях, включая некоторые чувствительные области, всесторонняя оценка их надежности становится все более важной. Это исследование предоставляет нам ценные идеи, которые помогают лучше понять и улучшить эти мощные инструменты ИИ.