Оценка надежности модели GPT: Исследование «DecodingTrust» выявляет потенциальные риски
Университет Иллинойс в Урбана-Шампейн в сотрудничестве с несколькими университетами и исследовательскими учреждениями выпустил комплексную платформу оценки надежности для крупных языковых моделей (LLMs). Исследовательская группа представила эту платформу в своей статье «DecodingTrust: Полная оценка надежности моделей GPT».
Исследования выявили некоторые потенциальные проблемы, связанные с надежностью моделей GPT. Например, модели GPT легко могут быть введены в заблуждение, что приводит к созданию вредного и предвзятого контента, а также может привести к утечке личной информации из обучающих данных и истории диалогов. Интересно, что, хотя GPT-4 обычно более надежен, чем GPT-3.5, в стандартных тестах, он может оказаться более уязвимым к атакам в случае злонамеренно разработанных подсказок. Это может быть связано с тем, что GPT-4 более точно следует вводящим в заблуждение указаниям.
Данное исследование проводит всестороннюю оценку модели GPT по восьми измерениям, включая ее производительность в различных сценариях и противостоящих средах. Например, команда исследователей разработала три сценария для оценки устойчивости GPT-3.5 и GPT-4 к текстовым атакам.
Исследование также выявило несколько интересных явлений. Например, модель GPT не поддается заблуждениям, добавленным в демонстрацию, но может быть введена в заблуждение демонстрацией противодействия мошенничеству. В отношении токсичности и предвзятости, модель GPT в общем случае показывает незначительные отклонения по большинству тем стереотипов, но может генерировать предвзятое содержание под воздействием вводящих в заблуждение подсказок. Предвзятость модели также связана с упоминаемыми группами и темами.
В отношении конфиденциальности модели GPT могут раскрывать чувствительную информацию из обучающих данных, особенно в ответ на определенные подсказки. GPT-4 более надежен в защите личной информации по сравнению с GPT-3.5, но в некоторых случаях он может даже легче раскрываться.
Исследовательская команда надеется, что эта работа будет способствовать дальнейшим исследованиям в академической среде и поможет предотвратить потенциальные риски. Они подчеркивают, что это всего лишь отправная точка, и потребуется больше усилий для создания более надежных моделей. Для содействия сотрудничеству исследовательская команда открыла код оценки, чтобы другие исследователи могли им пользоваться.
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» .
9 Лайков
Награда
9
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
DegenRecoveryGroup
· 21ч назад
Чем умнее, тем легче обмануть, верно?
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeWhisperer
· 21ч назад
Смотрю и засыпаю, опять научная работа по воде.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MidnightGenesis
· 22ч назад
Поймал уязвимость GPT... Моя система мониторинга давно обнаружила подобные дыры.
Посмотреть ОригиналОтветить0
TokenSleuth
· 22ч назад
Чем выше уровень, тем легче обмануть. Такое знакомое ощущение.
Оценка доверия к модели GPT: Исследование DecodingTrust выявляет потенциальные риски и вызовы
Оценка надежности модели GPT: Исследование «DecodingTrust» выявляет потенциальные риски
Университет Иллинойс в Урбана-Шампейн в сотрудничестве с несколькими университетами и исследовательскими учреждениями выпустил комплексную платформу оценки надежности для крупных языковых моделей (LLMs). Исследовательская группа представила эту платформу в своей статье «DecodingTrust: Полная оценка надежности моделей GPT».
Исследования выявили некоторые потенциальные проблемы, связанные с надежностью моделей GPT. Например, модели GPT легко могут быть введены в заблуждение, что приводит к созданию вредного и предвзятого контента, а также может привести к утечке личной информации из обучающих данных и истории диалогов. Интересно, что, хотя GPT-4 обычно более надежен, чем GPT-3.5, в стандартных тестах, он может оказаться более уязвимым к атакам в случае злонамеренно разработанных подсказок. Это может быть связано с тем, что GPT-4 более точно следует вводящим в заблуждение указаниям.
Данное исследование проводит всестороннюю оценку модели GPT по восьми измерениям, включая ее производительность в различных сценариях и противостоящих средах. Например, команда исследователей разработала три сценария для оценки устойчивости GPT-3.5 и GPT-4 к текстовым атакам.
Исследование также выявило несколько интересных явлений. Например, модель GPT не поддается заблуждениям, добавленным в демонстрацию, но может быть введена в заблуждение демонстрацией противодействия мошенничеству. В отношении токсичности и предвзятости, модель GPT в общем случае показывает незначительные отклонения по большинству тем стереотипов, но может генерировать предвзятое содержание под воздействием вводящих в заблуждение подсказок. Предвзятость модели также связана с упоминаемыми группами и темами.
В отношении конфиденциальности модели GPT могут раскрывать чувствительную информацию из обучающих данных, особенно в ответ на определенные подсказки. GPT-4 более надежен в защите личной информации по сравнению с GPT-3.5, но в некоторых случаях он может даже легче раскрываться.
Исследовательская команда надеется, что эта работа будет способствовать дальнейшим исследованиям в академической среде и поможет предотвратить потенциальные риски. Они подчеркивают, что это всего лишь отправная точка, и потребуется больше усилий для создания более надежных моделей. Для содействия сотрудничеству исследовательская команда открыла код оценки, чтобы другие исследователи могли им пользоваться.