Đánh giá độ tin cậy của mô hình GPT: Nghiên cứu "DecodingTrust" tiết lộ rủi ro tiềm ẩn
Đại học Illinois tại Urbana-Champaign đã hợp tác với nhiều trường đại học và viện nghiên cứu để phát triển một nền tảng đánh giá độ tin cậy toàn diện cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Nhóm nghiên cứu đã giới thiệu nền tảng này trong bài báo "DecodingTrust: Đánh giá toàn diện độ tin cậy của mô hình GPT."
Nghiên cứu đã phát hiện một số vấn đề tiềm ẩn liên quan đến độ tin cậy của mô hình GPT. Chẳng hạn, mô hình GPT dễ bị dẫn dắt để tạo ra các đầu ra có hại và thiên lệch, và có thể tiết lộ thông tin riêng tư trong dữ liệu huấn luyện và lịch sử hội thoại. Thú vị là, mặc dù GPT-4 thường đáng tin cậy hơn GPT-3.5 trong các bài kiểm tra tiêu chuẩn, nhưng khi đối mặt với các gợi ý được thiết kế độc hại, GPT-4 lại dễ bị tấn công hơn. Điều này có thể là do GPT-4 tuân theo các hướng dẫn gây hiểu lầm một cách chính xác hơn.
Nghiên cứu này đã thực hiện đánh giá toàn diện mô hình GPT từ 8 chiều, bao gồm hiệu suất của mô hình trong các tình huống khác nhau và môi trường đối kháng. Ví dụ, nhóm nghiên cứu đã thiết kế ba tình huống để đánh giá độ bền của GPT-3.5 và GPT-4 trước các cuộc tấn công đối kháng văn bản.
Nghiên cứu cũng phát hiện ra một số hiện tượng thú vị. Chẳng hạn, mô hình GPT không bị dẫn dắt bởi các ví dụ phản thực được thêm vào trong buổi trình diễn, nhưng lại bị dẫn dắt bởi các buổi trình diễn chống gian lận. Về mặt độc hại và thiên kiến, mô hình GPT thường không có sự thiên lệch lớn đối với hầu hết các chủ đề khuôn mẫu, nhưng dưới những gợi ý gây hiểu lầm, nó có thể tạo ra nội dung thiên lệch. Thiên kiến của mô hình cũng liên quan đến các nhóm và chủ đề được đề cập.
Về mặt quyền riêng tư, mô hình GPT có thể tiết lộ thông tin nhạy cảm trong dữ liệu huấn luyện, đặc biệt là dưới những gợi ý cụ thể. GPT-4 mạnh mẽ hơn trong việc bảo vệ thông tin cá nhân so với GPT-3.5, nhưng trong một số trường hợp lại dễ dàng hơn trong việc rò rỉ quyền riêng tư.
Nhóm nghiên cứu hy vọng rằng công việc này sẽ thúc đẩy nghiên cứu thêm trong giới học thuật và giúp ngăn chặn các rủi ro tiềm tàng. Họ nhấn mạnh rằng đây chỉ là một điểm khởi đầu, và cần nhiều nỗ lực hơn để tạo ra các mô hình đáng tin cậy hơn. Để thúc đẩy hợp tác, nhóm nghiên cứu đã công khai mã đánh giá chuẩn, thuận tiện cho các nhà nghiên cứu khác sử dụng.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
9 thích
Phần thưởng
9
4
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
DegenRecoveryGroup
· 21giờ trước
Càng thông minh càng dễ bị lừa phải không?
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeWhisperer
· 21giờ trước
Nhìn nhìn thì thấy buồn ngủ, lại là bài luận nước.
Xem bản gốcTrả lời0
MidnightGenesis
· 22giờ trước
Đã phát hiện điểm yếu của GPT... Hệ thống giám sát của tôi đã phát hiện những lỗ hổng tương tự từ lâu.
Đánh giá độ tin cậy của mô hình GPT: Nghiên cứu DecodingTrust tiết lộ các rủi ro và thách thức tiềm ẩn
Đánh giá độ tin cậy của mô hình GPT: Nghiên cứu "DecodingTrust" tiết lộ rủi ro tiềm ẩn
Đại học Illinois tại Urbana-Champaign đã hợp tác với nhiều trường đại học và viện nghiên cứu để phát triển một nền tảng đánh giá độ tin cậy toàn diện cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Nhóm nghiên cứu đã giới thiệu nền tảng này trong bài báo "DecodingTrust: Đánh giá toàn diện độ tin cậy của mô hình GPT."
Nghiên cứu đã phát hiện một số vấn đề tiềm ẩn liên quan đến độ tin cậy của mô hình GPT. Chẳng hạn, mô hình GPT dễ bị dẫn dắt để tạo ra các đầu ra có hại và thiên lệch, và có thể tiết lộ thông tin riêng tư trong dữ liệu huấn luyện và lịch sử hội thoại. Thú vị là, mặc dù GPT-4 thường đáng tin cậy hơn GPT-3.5 trong các bài kiểm tra tiêu chuẩn, nhưng khi đối mặt với các gợi ý được thiết kế độc hại, GPT-4 lại dễ bị tấn công hơn. Điều này có thể là do GPT-4 tuân theo các hướng dẫn gây hiểu lầm một cách chính xác hơn.
Nghiên cứu này đã thực hiện đánh giá toàn diện mô hình GPT từ 8 chiều, bao gồm hiệu suất của mô hình trong các tình huống khác nhau và môi trường đối kháng. Ví dụ, nhóm nghiên cứu đã thiết kế ba tình huống để đánh giá độ bền của GPT-3.5 và GPT-4 trước các cuộc tấn công đối kháng văn bản.
Nghiên cứu cũng phát hiện ra một số hiện tượng thú vị. Chẳng hạn, mô hình GPT không bị dẫn dắt bởi các ví dụ phản thực được thêm vào trong buổi trình diễn, nhưng lại bị dẫn dắt bởi các buổi trình diễn chống gian lận. Về mặt độc hại và thiên kiến, mô hình GPT thường không có sự thiên lệch lớn đối với hầu hết các chủ đề khuôn mẫu, nhưng dưới những gợi ý gây hiểu lầm, nó có thể tạo ra nội dung thiên lệch. Thiên kiến của mô hình cũng liên quan đến các nhóm và chủ đề được đề cập.
Về mặt quyền riêng tư, mô hình GPT có thể tiết lộ thông tin nhạy cảm trong dữ liệu huấn luyện, đặc biệt là dưới những gợi ý cụ thể. GPT-4 mạnh mẽ hơn trong việc bảo vệ thông tin cá nhân so với GPT-3.5, nhưng trong một số trường hợp lại dễ dàng hơn trong việc rò rỉ quyền riêng tư.
Nhóm nghiên cứu hy vọng rằng công việc này sẽ thúc đẩy nghiên cứu thêm trong giới học thuật và giúp ngăn chặn các rủi ro tiềm tàng. Họ nhấn mạnh rằng đây chỉ là một điểm khởi đầu, và cần nhiều nỗ lực hơn để tạo ra các mô hình đáng tin cậy hơn. Để thúc đẩy hợp tác, nhóm nghiên cứu đã công khai mã đánh giá chuẩn, thuận tiện cho các nhà nghiên cứu khác sử dụng.