Évaluation de la fiabilité des grands modèles de langage : risques potentiels et directions d'amélioration
Une étude réalisée par des chercheurs de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign, de l'Université de Stanford, de l'Université de Californie à Berkeley, du Centre de sécurité de l'intelligence artificielle et de plusieurs entreprises technologiques a effectué une évaluation complète de la fiabilité des grands modèles de langage tels que GPT.
L'équipe de recherche a développé une plateforme d'évaluation intégrée pour tester le modèle sous plusieurs angles. Les résultats ont révélé certaines vulnérabilités et risques qui n'avaient pas été rendus publics auparavant. Par exemple, le modèle GPT est susceptible de produire des sorties nuisibles et biaisées, et peut également divulguer des informations privées dans les données d'entraînement et l'historique des conversations.
Il est intéressant de noter que, bien que GPT-4 soit généralement plus fiable que GPT-3.5 dans les tests standard, il est plus facilement attaqué lorsqu'il est confronté à des incitations malveillantes. Cela pourrait être dû au fait que GPT-4 suit plus précisément des instructions trompeuses.
L'étude a évalué le modèle sous huit dimensions différentes, y compris la robustesse contre les attaques adversariales, la génération de contenu nuisible, la protection de la vie privée, etc. L'évaluation a utilisé divers scénarios et ensembles de données, comprenant à la fois des références existantes et de nouveaux tests conçus par l'équipe de recherche.
En ce qui concerne les attaques adversariales, des recherches ont révélé que les modèles GPT demeurent vulnérables à certains types d'attaques. En matière de génération de contenus nuisibles, le modèle a tendance à produire des contenus biaisés sous des incitations trompeuses, en particulier sur certains sujets sensibles. En ce qui concerne la protection de la vie privée, le modèle peut divulguer des informations sensibles présentes dans les données d'entraînement, notamment sous des incitations spécifiques.
L'équipe de recherche souligne que ce travail n'est qu'un point de départ. Ils espèrent collaborer avec davantage de chercheurs pour développer des modèles linguistiques plus fiables et plus sûrs sur cette base. À cette fin, ils ont rendu publiques les codes de référence d'évaluation afin que d'autres chercheurs puissent facilement tester de nouveaux modèles.
Cette étude propose un cadre complet pour l'évaluation de la crédibilité des grands modèles de langage, mettant en lumière les risques potentiels associés aux modèles actuels. Avec l'utilisation croissante de ces modèles dans divers secteurs, il devient de plus en plus important d'améliorer leur crédibilité et leur sécurité. Les recherches et développements futurs doivent se concentrer sur ces problématiques afin de développer des systèmes d'IA plus fiables et responsables.
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UncleLiquidation
· Il y a 18h
Un rappel d'importance est complètement inutile... Il suffit de laisser l'IA continuer à faire des erreurs.
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OldLeekMaster
· Il y a 18h
La vie privée peut aussi être volée, il faut vraiment se méfier.
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WalletDoomsDay
· Il y a 18h
Où cela n'est-il pas fiable ? Les escrocs sont tous démasqués.
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AirdropHunterXM
· Il y a 18h
Est-ce que je peux en profiter ? Si je ne peux pas en profiter, je me retire.
Évaluation de la fiabilité des modèles GPT : révéler les risques potentiels et les défis de sécurité
Évaluation de la fiabilité des grands modèles de langage : risques potentiels et directions d'amélioration
Une étude réalisée par des chercheurs de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign, de l'Université de Stanford, de l'Université de Californie à Berkeley, du Centre de sécurité de l'intelligence artificielle et de plusieurs entreprises technologiques a effectué une évaluation complète de la fiabilité des grands modèles de langage tels que GPT.
L'équipe de recherche a développé une plateforme d'évaluation intégrée pour tester le modèle sous plusieurs angles. Les résultats ont révélé certaines vulnérabilités et risques qui n'avaient pas été rendus publics auparavant. Par exemple, le modèle GPT est susceptible de produire des sorties nuisibles et biaisées, et peut également divulguer des informations privées dans les données d'entraînement et l'historique des conversations.
Il est intéressant de noter que, bien que GPT-4 soit généralement plus fiable que GPT-3.5 dans les tests standard, il est plus facilement attaqué lorsqu'il est confronté à des incitations malveillantes. Cela pourrait être dû au fait que GPT-4 suit plus précisément des instructions trompeuses.
L'étude a évalué le modèle sous huit dimensions différentes, y compris la robustesse contre les attaques adversariales, la génération de contenu nuisible, la protection de la vie privée, etc. L'évaluation a utilisé divers scénarios et ensembles de données, comprenant à la fois des références existantes et de nouveaux tests conçus par l'équipe de recherche.
En ce qui concerne les attaques adversariales, des recherches ont révélé que les modèles GPT demeurent vulnérables à certains types d'attaques. En matière de génération de contenus nuisibles, le modèle a tendance à produire des contenus biaisés sous des incitations trompeuses, en particulier sur certains sujets sensibles. En ce qui concerne la protection de la vie privée, le modèle peut divulguer des informations sensibles présentes dans les données d'entraînement, notamment sous des incitations spécifiques.
L'équipe de recherche souligne que ce travail n'est qu'un point de départ. Ils espèrent collaborer avec davantage de chercheurs pour développer des modèles linguistiques plus fiables et plus sûrs sur cette base. À cette fin, ils ont rendu publiques les codes de référence d'évaluation afin que d'autres chercheurs puissent facilement tester de nouveaux modèles.
Cette étude propose un cadre complet pour l'évaluation de la crédibilité des grands modèles de langage, mettant en lumière les risques potentiels associés aux modèles actuels. Avec l'utilisation croissante de ces modèles dans divers secteurs, il devient de plus en plus important d'améliorer leur crédibilité et leur sécurité. Les recherches et développements futurs doivent se concentrer sur ces problématiques afin de développer des systèmes d'IA plus fiables et responsables.