Оцінка надійності моделей GPT: дослідження «DecodingTrust» виявляє потенційні ризики
Університет Іллінойс у Шампейні у співпраці з кількома університетами та дослідницькими установами запустив комплексну платформу для оцінки надійності великих мовних моделей (LLMs). Дослідницька група представила цю платформу в статті "DecodingTrust: всебічна оцінка надійності моделей GPT."
Дослідження виявило деякі потенційні проблеми, пов'язані з надійністю моделей GPT. Наприклад, моделі GPT можуть бути введені в оману для генерації шкідливих і упереджених результатів, а також можуть розкривати конфіденційну інформацію з навчальних даних та історії діалогу. Цікаво, що хоча GPT-4 зазвичай є більш надійним порівняно з GPT-3.5 у стандартних тестах, у випадку зловмисно спроектованих запитів GPT-4 виявляється більш вразливим до атак. Це може бути пов'язано з тим, що GPT-4 точніше дотримується оманливих вказівок.
Дослідження провело всебічну оцінку моделі GPT за 8 вимірами, включаючи її продуктивність у різних сценаріях та протидіючих середовищах. Наприклад, команда дослідників розробила три сценарії для оцінки стійкості GPT-3.5 та GPT-4 до текстових атак.
Дослідження також виявило кілька цікавих явищ. Наприклад, модель GPT не піддається дезорієнтації через контрфактичні приклади, додані в демонстрацію, але може бути дезорієнтована антифродовою демонстрацією. Що стосується токсичності та упередженості, модель GPT загалом не має значних упереджень щодо більшості тем стереотипів, але може виробляти упереджений контент під впливом дезорієнтуючих підказок. Упередженість моделі також пов'язана з згаданими групами та темами.
У плані конфіденційності моделі GPT можуть розкривати чутливу інформацію з навчальних даних, особливо за певними запитами. GPT-4 є більш надійним у захисті особистої інформації, ніж GPT-3.5, але в деяких випадках навпаки легше порушує конфіденційність.
Дослідницька команда сподівається, що ця робота сприятиме подальшим дослідженням у науковій спільноті та допоможе запобігти потенційним ризикам. Вони підкреслюють, що це лише початок, і потрібно більше зусиль для створення надійніших моделей. Для сприяння співпраці дослідна команда опублікувала код для оцінки стандартів, щоб полегшити його використання іншими дослідниками.
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.
9 лайків
Нагородити
9
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
DegenRecoveryGroup
· 08-12 20:32
Чим розумніший, тим легше обманути, так?
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasFeeWhisperer
· 08-12 20:26
Дивлячись, я засинаю, знову водна дисертація.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MidnightGenesis
· 08-12 20:23
Виявлено слабке місце GPT... Моя система моніторингу вже давно виявила подібні вразливості.
Переглянути оригіналвідповісти на0
TokenSleuth
· 08-12 20:17
Чим вищий рівень, тим легше бути обдуреним. Таке знайоме відчуття.
Оцінка надійності моделей GPT: Дослідження DecodingTrust виявляє потенційні ризики та виклики
Оцінка надійності моделей GPT: дослідження «DecodingTrust» виявляє потенційні ризики
Університет Іллінойс у Шампейні у співпраці з кількома університетами та дослідницькими установами запустив комплексну платформу для оцінки надійності великих мовних моделей (LLMs). Дослідницька група представила цю платформу в статті "DecodingTrust: всебічна оцінка надійності моделей GPT."
Дослідження виявило деякі потенційні проблеми, пов'язані з надійністю моделей GPT. Наприклад, моделі GPT можуть бути введені в оману для генерації шкідливих і упереджених результатів, а також можуть розкривати конфіденційну інформацію з навчальних даних та історії діалогу. Цікаво, що хоча GPT-4 зазвичай є більш надійним порівняно з GPT-3.5 у стандартних тестах, у випадку зловмисно спроектованих запитів GPT-4 виявляється більш вразливим до атак. Це може бути пов'язано з тим, що GPT-4 точніше дотримується оманливих вказівок.
Дослідження провело всебічну оцінку моделі GPT за 8 вимірами, включаючи її продуктивність у різних сценаріях та протидіючих середовищах. Наприклад, команда дослідників розробила три сценарії для оцінки стійкості GPT-3.5 та GPT-4 до текстових атак.
Дослідження також виявило кілька цікавих явищ. Наприклад, модель GPT не піддається дезорієнтації через контрфактичні приклади, додані в демонстрацію, але може бути дезорієнтована антифродовою демонстрацією. Що стосується токсичності та упередженості, модель GPT загалом не має значних упереджень щодо більшості тем стереотипів, але може виробляти упереджений контент під впливом дезорієнтуючих підказок. Упередженість моделі також пов'язана з згаданими групами та темами.
У плані конфіденційності моделі GPT можуть розкривати чутливу інформацію з навчальних даних, особливо за певними запитами. GPT-4 є більш надійним у захисті особистої інформації, ніж GPT-3.5, але в деяких випадках навпаки легше порушує конфіденційність.
Дослідницька команда сподівається, що ця робота сприятиме подальшим дослідженням у науковій спільноті та допоможе запобігти потенційним ризикам. Вони підкреслюють, що це лише початок, і потрібно більше зусиль для створення надійніших моделей. Для сприяння співпраці дослідна команда опублікувала код для оцінки стандартів, щоб полегшити його використання іншими дослідниками.