Avaliando a Credibilidade do Modelo GPT: O estudo "DecodingTrust" revela riscos potenciais
A Universidade de Illinois em Urbana-Champaign, em colaboração com várias outras universidades e instituições de pesquisa, lançou uma plataforma abrangente de avaliação de confiabilidade para grandes modelos de linguagem (LLMs). A equipe de pesquisa apresentou esta plataforma no artigo "DecodingTrust: Avaliação abrangente da confiabilidade dos modelos GPT."
A pesquisa encontrou algumas questões potenciais relacionadas à confiabilidade dos modelos GPT. Por exemplo, os modelos GPT podem ser facilmente induzidos a produzir saídas prejudiciais e tendenciosas, além de poderem vazar informações pessoais contidas nos dados de treinamento e no histórico de conversas. Curiosamente, embora o GPT-4 geralmente seja mais confiável do que o GPT-3.5 em testes padrão, ele é mais suscetível a ataques quando confrontado com prompts maliciosamente projetados. Isso pode ser devido ao fato de que o GPT-4 segue com mais precisão as instruções enganosas.
Este estudo avaliou o modelo GPT de forma abrangente a partir de 8 dimensões, incluindo o desempenho do modelo em diferentes cenários e ambientes adversos. Por exemplo, a equipe de pesquisa projetou três cenários para avaliar a robustez do GPT-3.5 e do GPT-4 contra ataques adversariais de texto.
A pesquisa também descobriu alguns fenômenos interessantes. Por exemplo, o modelo GPT não é enganado por exemplos contrafactuais adicionados na demonstração, mas pode ser enganado por demonstrações de combate à fraude. Em termos de toxicidade e preconceito, o modelo GPT geralmente apresenta pouca viés em relação à maioria dos temas estereotipados, mas pode gerar conteúdo tendencioso sob sugestões enganosas. O viés do modelo também está relacionado aos grupos e temas mencionados.
Em termos de privacidade, o modelo GPT pode vazar informações sensíveis dos dados de treino, especialmente sob certos prompts. O GPT-4 é mais robusto na proteção de informações pessoais do que o GPT-3.5, mas em algumas situações pode vazar privacidade mais facilmente.
A equipe de pesquisa espera que este trabalho possa promover mais investigações na academia e ajudar a prevenir riscos potenciais. Eles enfatizam que este é apenas um ponto de partida e que mais esforços são necessários para criar modelos mais confiáveis. Para promover a colaboração, a equipe de pesquisa publicou o código de referência de avaliação, facilitando o uso por outros pesquisadores.
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DegenRecoveryGroup
· 21h atrás
Quanto mais inteligente, mais fácil é ser enganado, não é?
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GasFeeWhisperer
· 21h atrás
Olhando, olhando, começo a sentir sono. É mais um artigo de água.
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MidnightGenesis
· 22h atrás
Peguei o ponto fraco do GPT... o meu sistema de monitoramento já tinha detectado vulnerabilidades semelhantes.
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TokenSleuth
· 22h atrás
Quanto mais alto o nível, mais fácil é ser enganado. Que sensação familiar.
Avaliação da Confiabilidade do Modelo GPT: A pesquisa DecodingTrust revela riscos e desafios potenciais
Avaliando a Credibilidade do Modelo GPT: O estudo "DecodingTrust" revela riscos potenciais
A Universidade de Illinois em Urbana-Champaign, em colaboração com várias outras universidades e instituições de pesquisa, lançou uma plataforma abrangente de avaliação de confiabilidade para grandes modelos de linguagem (LLMs). A equipe de pesquisa apresentou esta plataforma no artigo "DecodingTrust: Avaliação abrangente da confiabilidade dos modelos GPT."
A pesquisa encontrou algumas questões potenciais relacionadas à confiabilidade dos modelos GPT. Por exemplo, os modelos GPT podem ser facilmente induzidos a produzir saídas prejudiciais e tendenciosas, além de poderem vazar informações pessoais contidas nos dados de treinamento e no histórico de conversas. Curiosamente, embora o GPT-4 geralmente seja mais confiável do que o GPT-3.5 em testes padrão, ele é mais suscetível a ataques quando confrontado com prompts maliciosamente projetados. Isso pode ser devido ao fato de que o GPT-4 segue com mais precisão as instruções enganosas.
Este estudo avaliou o modelo GPT de forma abrangente a partir de 8 dimensões, incluindo o desempenho do modelo em diferentes cenários e ambientes adversos. Por exemplo, a equipe de pesquisa projetou três cenários para avaliar a robustez do GPT-3.5 e do GPT-4 contra ataques adversariais de texto.
A pesquisa também descobriu alguns fenômenos interessantes. Por exemplo, o modelo GPT não é enganado por exemplos contrafactuais adicionados na demonstração, mas pode ser enganado por demonstrações de combate à fraude. Em termos de toxicidade e preconceito, o modelo GPT geralmente apresenta pouca viés em relação à maioria dos temas estereotipados, mas pode gerar conteúdo tendencioso sob sugestões enganosas. O viés do modelo também está relacionado aos grupos e temas mencionados.
Em termos de privacidade, o modelo GPT pode vazar informações sensíveis dos dados de treino, especialmente sob certos prompts. O GPT-4 é mais robusto na proteção de informações pessoais do que o GPT-3.5, mas em algumas situações pode vazar privacidade mais facilmente.
A equipe de pesquisa espera que este trabalho possa promover mais investigações na academia e ajudar a prevenir riscos potenciais. Eles enfatizam que este é apenas um ponto de partida e que mais esforços são necessários para criar modelos mais confiáveis. Para promover a colaboração, a equipe de pesquisa publicou o código de referência de avaliação, facilitando o uso por outros pesquisadores.