Нове дослідження для всебічної оцінки надійності моделей GPT
Дослідження, проведене кількома провідними університетами та дослідницькими установами, комплексно оцінило надійність великих мовних моделей, таких як GPT. Дослідницька команда розробила інтегровану платформу для оцінювання та представила відповідні висновки у своїй останній статті "DecodingTrust: комплексна оцінка надійності моделей GPT".
Дослідження виявило деякі раніше невідомі вразливості, пов'язані з довірою. Наприклад, модель GPT легко може бути введена в оману для генерування токсичного та упередженого виходу, а також може розкривати приватну інформацію з навчальних даних і історії діалогів. Хоча в стандартних бенчмарках GPT-4 зазвичай є більш надійним, ніж GPT-3.5, у випадку з навмисно спроектованими системними підказками або підказками від користувачів, GPT-4, навпаки, стає більш вразливим до атак, можливо, тому що GPT-4 суворіше дотримується оманливих інструкцій.
Дослідна команда провела всебічну оцінку моделі GPT з 8 точок зору надійності, включаючи стійкість до атак, токсичність і упередженість, витік конфіденційності тощо. Наприклад, при оцінці стійкості до текстових атак дослідники створили три сценарії оцінки, включаючи стандартні контрольні тести, результати під різними завданнями, а також вразливість при зіткненні з більш складними агресивними текстами.
Дослідження також виявило, що моделі GPT в деяких випадках демонструють несподівані переваги. Наприклад, GPT-3.5 та GPT-4 не піддаються омані контрфактичними прикладами, доданими до демонстрації, і навіть можуть отримати з цього вигоду. Але водночас надання демонстрацій, що борються з шахрайством, може ввести модель в оману, змушуючи її робити неправильні прогнози щодо контрфактичних входів, особливо коли контрфактичні демонстрації близькі до введення користувача.
У питаннях токсичності та упередженості моделі GPT мають незначні відхилення щодо більшості тем стереотипів у доброзичливому середовищі, але можуть бути "введені в оману" під час використання дезінформуючих системних підказок, які змушують їх погоджуватися з упередженим контентом. GPT-4 легше піддається впливу цілеспрямованих дезінформуючих системних підказок, ніж GPT-3.5. Ступінь упередженості моделі також пов'язана з групами населення та темами стереотипів, згаданими в запитах користувача.
Щодо проблеми витоку конфіденційності, дослідження виявили, що модель GPT може витікати чутливу інформацію з навчальних даних, такі як електронні адреси. У деяких випадках використання додаткових знань може суттєво підвищити точність витягування інформації. Модель GPT також може витікати особисту інформацію, введену в історію діалогу. Загалом, GPT-4 є більш надійним у захисті особистої ідентифікаційної інформації, ніж GPT-3.5, але обидві моделі можуть витікати різні види особистої інформації, коли стикаються з демонстраціями витоку конфіденційності.
Це дослідження забезпечує всебічну оцінку надійності моделі GPT, виявляючи потенційні вразливості та можливості для покращення. Дослідницька команда сподівається, що ця робота зможе заохотити більше дослідників долучитися до спільної роботи над створенням більш потужних та надійних моделей.
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.
Повна оцінка надійності моделі GPT: виявлення потенційних вразливостей та можливостей для покращення
Нове дослідження для всебічної оцінки надійності моделей GPT
Дослідження, проведене кількома провідними університетами та дослідницькими установами, комплексно оцінило надійність великих мовних моделей, таких як GPT. Дослідницька команда розробила інтегровану платформу для оцінювання та представила відповідні висновки у своїй останній статті "DecodingTrust: комплексна оцінка надійності моделей GPT".
Дослідження виявило деякі раніше невідомі вразливості, пов'язані з довірою. Наприклад, модель GPT легко може бути введена в оману для генерування токсичного та упередженого виходу, а також може розкривати приватну інформацію з навчальних даних і історії діалогів. Хоча в стандартних бенчмарках GPT-4 зазвичай є більш надійним, ніж GPT-3.5, у випадку з навмисно спроектованими системними підказками або підказками від користувачів, GPT-4, навпаки, стає більш вразливим до атак, можливо, тому що GPT-4 суворіше дотримується оманливих інструкцій.
Дослідна команда провела всебічну оцінку моделі GPT з 8 точок зору надійності, включаючи стійкість до атак, токсичність і упередженість, витік конфіденційності тощо. Наприклад, при оцінці стійкості до текстових атак дослідники створили три сценарії оцінки, включаючи стандартні контрольні тести, результати під різними завданнями, а також вразливість при зіткненні з більш складними агресивними текстами.
Дослідження також виявило, що моделі GPT в деяких випадках демонструють несподівані переваги. Наприклад, GPT-3.5 та GPT-4 не піддаються омані контрфактичними прикладами, доданими до демонстрації, і навіть можуть отримати з цього вигоду. Але водночас надання демонстрацій, що борються з шахрайством, може ввести модель в оману, змушуючи її робити неправильні прогнози щодо контрфактичних входів, особливо коли контрфактичні демонстрації близькі до введення користувача.
У питаннях токсичності та упередженості моделі GPT мають незначні відхилення щодо більшості тем стереотипів у доброзичливому середовищі, але можуть бути "введені в оману" під час використання дезінформуючих системних підказок, які змушують їх погоджуватися з упередженим контентом. GPT-4 легше піддається впливу цілеспрямованих дезінформуючих системних підказок, ніж GPT-3.5. Ступінь упередженості моделі також пов'язана з групами населення та темами стереотипів, згаданими в запитах користувача.
Щодо проблеми витоку конфіденційності, дослідження виявили, що модель GPT може витікати чутливу інформацію з навчальних даних, такі як електронні адреси. У деяких випадках використання додаткових знань може суттєво підвищити точність витягування інформації. Модель GPT також може витікати особисту інформацію, введену в історію діалогу. Загалом, GPT-4 є більш надійним у захисті особистої ідентифікаційної інформації, ніж GPT-3.5, але обидві моделі можуть витікати різні види особистої інформації, коли стикаються з демонстраціями витоку конфіденційності.
Це дослідження забезпечує всебічну оцінку надійності моделі GPT, виявляючи потенційні вразливості та можливості для покращення. Дослідницька команда сподівається, що ця робота зможе заохотити більше дослідників долучитися до спільної роботи над створенням більш потужних та надійних моделей.