Дослідження надійності мовних моделей: всебічна оцінка моделі GPT
Команда, що складається з кількох університетів та дослідницьких установ, нещодавно опублікувала комплексне дослідження щодо надійності великих мовних моделей (LLMs). Це дослідження під назвою "DecodingTrust" провело всебічну оцінку надійності моделі GPT, виявивши деякі раніше не опубліковані вразливості, пов'язані з надійністю.
Дослідження показали, що моделі GPT схильні до створення упереджених і шкідливих виходів і можуть розкривати приватну інформацію з навчальних даних і історії діалогів. Цікаво, що хоча GPT-4 зазвичай є більш надійним, ніж GPT-3.5, у стандартних бенчмарках, він виявляється більш вразливим до атак у випадках, коли стикається з системами або запитами, створеними зловмисно. Це може бути пов'язано з тим, що GPT-4 точніше слідує оманливим інструкціям.
Дослідницька команда оцінила модель GPT з восьми різних аспектів надійності, включаючи стійкість до атак, токсичність і упередження, витік конфіденційної інформації тощо. Вони створили різні сценарії оцінки, використовуючи стандартні бенчмарки та спеціально розроблені складні набори даних для тестування.
У дослідженнях демонстрацій у умовах конфлікту виявлено, що моделі GPT не піддаються омані контрафактичними прикладами, але можуть робити помилкові прогнози під впливом демонстрацій, спрямованих на запобігання шахрайству. Щодо токсичності та упередженості, моделі GPT за нейтральних підказок демонструють незначну упередженість з більшості тем, але під оманливими підказками схильні до створення упередженого контенту.
У сфері захисту приватності дослідження показали, що моделі GPT можуть розкривати чутливу інформацію з навчальних даних, таку як адреси електронної пошти. У деяких випадках GPT-4 легше розкриває приватну інформацію, ніж GPT-3.5, що може бути пов'язано з тим, що він більш строго дотримується оманливих інструкцій.
Це дослідження надає нам всебічну оцінку надійності моделей GPT, виявляючи існуючі проблеми та потенційні ризики. Дослідницька команда сподівається, що ця робота зможе заохотити більше дослідників звернути увагу на цю галузь, щоб спільно працювати над створенням більш потужних і надійних моделей. Вони також опублікували код для оцінки стандартів, щоб сприяти більш широкій співпраці.
З поширенням мовних моделей у різних застосуваннях, включаючи деякі чутливі сфери, всебічна оцінка їхньої надійності стає все важливішою. Це дослідження надає нам цінні знання, які допомагають краще зрозуміти і вдосконалити ці потужні інструменти ШІ.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
20 лайків
Нагородити
20
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
MetaverseHobo
· 9год тому
Витік конфіденційності справді жахливий
Переглянути оригіналвідповісти на0
fren.eth
· 07-29 00:08
gpt ніхто не розуміє, на нього не можна покладатися
Останні дослідження виявили потенційні ризики достовірності моделей GPT: витік приватності та упередження стали в центрі уваги.
Дослідження надійності мовних моделей: всебічна оцінка моделі GPT
Команда, що складається з кількох університетів та дослідницьких установ, нещодавно опублікувала комплексне дослідження щодо надійності великих мовних моделей (LLMs). Це дослідження під назвою "DecodingTrust" провело всебічну оцінку надійності моделі GPT, виявивши деякі раніше не опубліковані вразливості, пов'язані з надійністю.
Дослідження показали, що моделі GPT схильні до створення упереджених і шкідливих виходів і можуть розкривати приватну інформацію з навчальних даних і історії діалогів. Цікаво, що хоча GPT-4 зазвичай є більш надійним, ніж GPT-3.5, у стандартних бенчмарках, він виявляється більш вразливим до атак у випадках, коли стикається з системами або запитами, створеними зловмисно. Це може бути пов'язано з тим, що GPT-4 точніше слідує оманливим інструкціям.
Дослідницька команда оцінила модель GPT з восьми різних аспектів надійності, включаючи стійкість до атак, токсичність і упередження, витік конфіденційної інформації тощо. Вони створили різні сценарії оцінки, використовуючи стандартні бенчмарки та спеціально розроблені складні набори даних для тестування.
У дослідженнях демонстрацій у умовах конфлікту виявлено, що моделі GPT не піддаються омані контрафактичними прикладами, але можуть робити помилкові прогнози під впливом демонстрацій, спрямованих на запобігання шахрайству. Щодо токсичності та упередженості, моделі GPT за нейтральних підказок демонструють незначну упередженість з більшості тем, але під оманливими підказками схильні до створення упередженого контенту.
У сфері захисту приватності дослідження показали, що моделі GPT можуть розкривати чутливу інформацію з навчальних даних, таку як адреси електронної пошти. У деяких випадках GPT-4 легше розкриває приватну інформацію, ніж GPT-3.5, що може бути пов'язано з тим, що він більш строго дотримується оманливих інструкцій.
Це дослідження надає нам всебічну оцінку надійності моделей GPT, виявляючи існуючі проблеми та потенційні ризики. Дослідницька команда сподівається, що ця робота зможе заохотити більше дослідників звернути увагу на цю галузь, щоб спільно працювати над створенням більш потужних і надійних моделей. Вони також опублікували код для оцінки стандартів, щоб сприяти більш широкій співпраці.
З поширенням мовних моделей у різних застосуваннях, включаючи деякі чутливі сфери, всебічна оцінка їхньої надійності стає все важливішою. Це дослідження надає нам цінні знання, які допомагають краще зрозуміти і вдосконалити ці потужні інструменти ШІ.