Recientemente, varias universidades y centros de investigación de renombre han lanzado una plataforma para la evaluación integral de la confiabilidad de los modelos de lenguaje a gran escala (LLMs). Los resultados de la investigación se publicaron en el artículo "DecodingTrust: Evaluación integral de la confiabilidad de los modelos GPT".
La evaluación encontró algunas vulnerabilidades relacionadas con la credibilidad que no se habían divulgado anteriormente. Por ejemplo, el modelo GPT tiende a producir salidas sesgadas y dañinas, y también puede filtrar información privada de los datos de entrenamiento y el historial de conversaciones. Aunque en las pruebas estándar GPT-4 suele ser más confiable que GPT-3.5, cuando se enfrenta a indicaciones diseñadas de manera maliciosa, GPT-4 es más susceptible a ataques, posiblemente porque sigue de manera más estricta las instrucciones engañosas.
Este trabajo evalúa de manera integral la credibilidad de los modelos GPT, revelando las deficiencias existentes. Los criterios de evaluación se han publicado públicamente y el equipo de investigación espera poder alentar a más investigadores a explorar en profundidad sobre esta base, trabajando juntos para crear modelos más robustos y confiables.
Para evaluar la robustez de GPT-3.5 y GPT-4, los investigadores diseñaron tres escenarios de evaluación:
Realizar pruebas en la referencia estándar AdvGLUE, evaluando la vulnerabilidad del modelo ante ataques adversariales existentes.
Investigar la capacidad de recuperación del modelo utilizando diferentes descripciones de tareas y avisos del sistema en el benchmark AdvGLUE.
Pruebe con el nuevo texto adversarial desafiante generado AdvGLUE++.
La investigación ha encontrado que el modelo GPT muestra una robustez inesperada en ciertos aspectos, como no ser engañado por ejemplos contrafactuales añadidos en las demostraciones. Sin embargo, existen vulnerabilidades en otros aspectos, como ser fácilmente influenciado por indicaciones sistémicas engañosas y aceptar contenido sesgado. El sesgo del modelo también depende de los grupos mencionados y los temas específicos.
En términos de protección de la privacidad, el modelo GPT puede filtrar información sensible de los datos de entrenamiento, especialmente bajo indicaciones de contexto relacionadas. En general, GPT-4 es más robusto que GPT-3.5 en la protección de la información personal, pero en algunos casos puede ser más propenso a filtrar la privacidad.
Este estudio proporciona una nueva perspectiva y metodología para evaluar de manera integral la credibilidad de los modelos de lenguaje a gran escala. Con la amplia aplicación de estos modelos en diversos campos, es crucial la evaluación continua y la mejora de su credibilidad.
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Anon32942
· hace23h
哈哈要 condenado了
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BoredWatcher
· 08-17 20:51
Esta ola, uh, esta ola es un poco difícil de soportar.
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GateUser-a5fa8bd0
· 08-15 03:05
¿Ya hay fallos sin haberlo entendido del todo?
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shadowy_supercoder
· 08-15 02:59
¿La inteligencia artificial está actuando como tonta?
La evaluación de la confiabilidad del modelo GPT revela nuevas vulnerabilidades. Los expertos piden una investigación más profunda para mejorar.
Evaluación de la credibilidad del modelo GPT
Recientemente, varias universidades y centros de investigación de renombre han lanzado una plataforma para la evaluación integral de la confiabilidad de los modelos de lenguaje a gran escala (LLMs). Los resultados de la investigación se publicaron en el artículo "DecodingTrust: Evaluación integral de la confiabilidad de los modelos GPT".
La evaluación encontró algunas vulnerabilidades relacionadas con la credibilidad que no se habían divulgado anteriormente. Por ejemplo, el modelo GPT tiende a producir salidas sesgadas y dañinas, y también puede filtrar información privada de los datos de entrenamiento y el historial de conversaciones. Aunque en las pruebas estándar GPT-4 suele ser más confiable que GPT-3.5, cuando se enfrenta a indicaciones diseñadas de manera maliciosa, GPT-4 es más susceptible a ataques, posiblemente porque sigue de manera más estricta las instrucciones engañosas.
Este trabajo evalúa de manera integral la credibilidad de los modelos GPT, revelando las deficiencias existentes. Los criterios de evaluación se han publicado públicamente y el equipo de investigación espera poder alentar a más investigadores a explorar en profundidad sobre esta base, trabajando juntos para crear modelos más robustos y confiables.
Para evaluar la robustez de GPT-3.5 y GPT-4, los investigadores diseñaron tres escenarios de evaluación:
La investigación ha encontrado que el modelo GPT muestra una robustez inesperada en ciertos aspectos, como no ser engañado por ejemplos contrafactuales añadidos en las demostraciones. Sin embargo, existen vulnerabilidades en otros aspectos, como ser fácilmente influenciado por indicaciones sistémicas engañosas y aceptar contenido sesgado. El sesgo del modelo también depende de los grupos mencionados y los temas específicos.
En términos de protección de la privacidad, el modelo GPT puede filtrar información sensible de los datos de entrenamiento, especialmente bajo indicaciones de contexto relacionadas. En general, GPT-4 es más robusto que GPT-3.5 en la protección de la información personal, pero en algunos casos puede ser más propenso a filtrar la privacidad.
Este estudio proporciona una nueva perspectiva y metodología para evaluar de manera integral la credibilidad de los modelos de lenguaje a gran escala. Con la amplia aplicación de estos modelos en diversos campos, es crucial la evaluación continua y la mejora de su credibilidad.