Evaluación de la credibilidad de los modelos de lenguaje a gran escala: riesgos potenciales y direcciones de mejora
Un estudio realizado en conjunto por investigadores de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, la Universidad de Stanford, la Universidad de California en Berkeley, el Centro de Seguridad de la Inteligencia Artificial y varias empresas tecnológicas, evaluó de manera exhaustiva la confiabilidad de modelos de lenguaje de gran tamaño como GPT.
El equipo de investigación ha desarrollado una plataforma de evaluación integral para probar modelos desde múltiples perspectivas. Los resultados han revelado algunas vulnerabilidades y riesgos previamente no divulgados. Por ejemplo, el modelo GPT tiende a generar salidas dañinas y sesgadas, y también puede filtrar información privada de los datos de entrenamiento y el historial de conversaciones.
Es interesante que, aunque GPT-4 suele ser más confiable que GPT-3.5 en pruebas estándar, es más susceptible a ataques cuando se enfrenta a indicaciones maliciosamente diseñadas. Esto puede deberse a que GPT-4 sigue de manera más precisa las instrucciones engañosas.
La investigación evaluó el modelo desde ocho dimensiones diferentes, incluyendo la robustez contra ataques adversariales, la generación de contenido dañino, la protección de la privacidad, entre otros aspectos. La evaluación utilizó múltiples escenarios y conjuntos de datos, que incluían tanto los estándares existentes como nuevas pruebas diseñadas por el equipo de investigación.
En términos de ataques adversariales, se ha encontrado que el modelo GPT sigue siendo vulnerable a ciertos tipos de ataques. En cuanto a la generación de contenido dañino, el modelo tiende a producir contenido sesgado bajo indicaciones engañosas, especialmente sobre ciertos temas sensibles. En lo que respecta a la protección de la privacidad, el modelo puede filtrar información sensible de los datos de entrenamiento, particularmente bajo indicaciones específicas.
El equipo de investigación enfatiza que este trabajo es solo un punto de partida. Esperan colaborar con más investigadores para desarrollar modelos de lenguaje más fiables y seguros sobre esta base. Para ello, han hecho público el código de referencia de evaluación para que otros investigadores puedan probar fácilmente los nuevos modelos.
Este estudio proporciona un marco integral para la evaluación de la confiabilidad de los modelos de lenguaje de gran tamaño, revelando los riesgos potenciales que existen en los modelos actuales. A medida que la aplicación de estos modelos se vuelve cada vez más común en diversas industrias, se vuelve cada vez más importante mejorar su confiabilidad y seguridad. Las investigaciones y el trabajo de desarrollo futuros deben abordar estos problemas y desarrollar sistemas de inteligencia artificial más confiables y responsables.
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UncleLiquidation
· hace18h
Recordatorio de importancia es completamente inútil... Deja que la IA siga cometiendo errores y eso es todo.
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OldLeekMaster
· hace18h
La privacidad también puede ser robada, definitivamente hay que protegerse.
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WalletDoomsDay
· hace18h
¿Dónde no es confiable? Todos los estafadores están a la defensiva.
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AirdropHunterXM
· hace18h
¿Se puede sacar provecho de esto? Si no se puede, me retiro.
Evaluación de la confiabilidad del modelo GPT: revelando riesgos potenciales y desafíos de seguridad
Evaluación de la credibilidad de los modelos de lenguaje a gran escala: riesgos potenciales y direcciones de mejora
Un estudio realizado en conjunto por investigadores de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, la Universidad de Stanford, la Universidad de California en Berkeley, el Centro de Seguridad de la Inteligencia Artificial y varias empresas tecnológicas, evaluó de manera exhaustiva la confiabilidad de modelos de lenguaje de gran tamaño como GPT.
El equipo de investigación ha desarrollado una plataforma de evaluación integral para probar modelos desde múltiples perspectivas. Los resultados han revelado algunas vulnerabilidades y riesgos previamente no divulgados. Por ejemplo, el modelo GPT tiende a generar salidas dañinas y sesgadas, y también puede filtrar información privada de los datos de entrenamiento y el historial de conversaciones.
Es interesante que, aunque GPT-4 suele ser más confiable que GPT-3.5 en pruebas estándar, es más susceptible a ataques cuando se enfrenta a indicaciones maliciosamente diseñadas. Esto puede deberse a que GPT-4 sigue de manera más precisa las instrucciones engañosas.
La investigación evaluó el modelo desde ocho dimensiones diferentes, incluyendo la robustez contra ataques adversariales, la generación de contenido dañino, la protección de la privacidad, entre otros aspectos. La evaluación utilizó múltiples escenarios y conjuntos de datos, que incluían tanto los estándares existentes como nuevas pruebas diseñadas por el equipo de investigación.
En términos de ataques adversariales, se ha encontrado que el modelo GPT sigue siendo vulnerable a ciertos tipos de ataques. En cuanto a la generación de contenido dañino, el modelo tiende a producir contenido sesgado bajo indicaciones engañosas, especialmente sobre ciertos temas sensibles. En lo que respecta a la protección de la privacidad, el modelo puede filtrar información sensible de los datos de entrenamiento, particularmente bajo indicaciones específicas.
El equipo de investigación enfatiza que este trabajo es solo un punto de partida. Esperan colaborar con más investigadores para desarrollar modelos de lenguaje más fiables y seguros sobre esta base. Para ello, han hecho público el código de referencia de evaluación para que otros investigadores puedan probar fácilmente los nuevos modelos.
Este estudio proporciona un marco integral para la evaluación de la confiabilidad de los modelos de lenguaje de gran tamaño, revelando los riesgos potenciales que existen en los modelos actuales. A medida que la aplicación de estos modelos se vuelve cada vez más común en diversas industrias, se vuelve cada vez más importante mejorar su confiabilidad y seguridad. Las investigaciones y el trabajo de desarrollo futuros deben abordar estos problemas y desarrollar sistemas de inteligencia artificial más confiables y responsables.