Penilaian Keandalan Model Bahasa Besar: Risiko Potensial dan Arah Perbaikan
Sebuah penelitian yang dilakukan oleh para peneliti dari Universitas Illinois di Urbana-Champaign, Universitas Stanford, Universitas California, Berkeley, Pusat Keamanan Kecerdasan Buatan, dan beberapa perusahaan teknologi telah melakukan evaluasi menyeluruh terhadap keandalan model bahasa besar seperti GPT.
Tim penelitian mengembangkan platform evaluasi komprehensif untuk menguji model dari berbagai sudut. Hasilnya mengungkapkan beberapa kerentanan dan risiko yang sebelumnya tidak dipublikasikan. Misalnya, model GPT cenderung menghasilkan output yang berbahaya dan bias, serta dapat membocorkan data pelatihan dan informasi pribadi dalam riwayat percakapan.
Menariknya, meskipun GPT-4 biasanya lebih dapat diandalkan daripada GPT-3.5 dalam tes standar, ia lebih rentan terhadap serangan ketika menghadapi petunjuk yang dirancang dengan sengaja jahat. Hal ini mungkin karena GPT-4 mengikuti instruksi yang menyesatkan dengan lebih tepat.
Penelitian ini mengevaluasi model dari delapan dimensi yang berbeda, termasuk ketahanan terhadap serangan adversarial, generasi konten berbahaya, perlindungan privasi, dan aspek-aspek lainnya. Evaluasi menggunakan berbagai skenario dan dataset, termasuk benchmark yang ada serta tes baru yang dirancang oleh tim penelitian.
Dalam hal serangan yang bersifat antagonistik, penelitian menunjukkan bahwa model GPT masih rentan terhadap beberapa jenis serangan. Dalam hal pembuatan konten berbahaya, model ini cenderung menghasilkan konten yang bias di bawah petunjuk yang menyesatkan, terutama terkait dengan beberapa topik sensitif. Dalam hal perlindungan privasi, model ini mungkin mengungkapkan informasi sensitif dari data pelatihan, terutama di bawah petunjuk tertentu.
Tim peneliti menekankan bahwa pekerjaan ini hanyalah sebuah titik awal. Mereka berharap dapat bekerja sama dengan lebih banyak peneliti untuk mengembangkan model bahasa yang lebih andal dan aman berdasarkan hal ini. Untuk itu, mereka telah merilis kode dasar evaluasi agar peneliti lain dapat dengan mudah menguji model baru.
Penelitian ini menyediakan kerangka komprehensif untuk evaluasi keandalan model bahasa besar, mengungkapkan risiko potensial yang ada pada model saat ini. Seiring dengan semakin luasnya aplikasi model-model ini di berbagai bidang, meningkatkan keandalan dan keamanan mereka menjadi semakin penting. Penelitian dan pengembangan di masa depan perlu fokus pada masalah ini, mengembangkan sistem AI yang lebih dapat diandalkan dan bertanggung jawab.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
13 Suka
Hadiah
13
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
UncleLiquidation
· 08-14 21:14
Peringatan penting sama sekali tidak berarti... Biarkan AI terus melakukan kesalahan dan selesai.
Lihat AsliBalas0
OldLeekMaster
· 08-14 21:13
Privasi juga bisa dicuri, memang harus diwaspadai.
Lihat AsliBalas0
WalletDoomsDay
· 08-14 21:11
Di mana yang tidak dapat diandalkan? Penipu semua terekspos.
Lihat AsliBalas0
AirdropHunterXM
· 08-14 21:04
Apakah ini bisa dimanfaatkan? Jika tidak bisa, saya akan pergi.
Evaluasi keandalan model GPT: Mengungkap risiko potensial dan tantangan keamanan
Penilaian Keandalan Model Bahasa Besar: Risiko Potensial dan Arah Perbaikan
Sebuah penelitian yang dilakukan oleh para peneliti dari Universitas Illinois di Urbana-Champaign, Universitas Stanford, Universitas California, Berkeley, Pusat Keamanan Kecerdasan Buatan, dan beberapa perusahaan teknologi telah melakukan evaluasi menyeluruh terhadap keandalan model bahasa besar seperti GPT.
Tim penelitian mengembangkan platform evaluasi komprehensif untuk menguji model dari berbagai sudut. Hasilnya mengungkapkan beberapa kerentanan dan risiko yang sebelumnya tidak dipublikasikan. Misalnya, model GPT cenderung menghasilkan output yang berbahaya dan bias, serta dapat membocorkan data pelatihan dan informasi pribadi dalam riwayat percakapan.
Menariknya, meskipun GPT-4 biasanya lebih dapat diandalkan daripada GPT-3.5 dalam tes standar, ia lebih rentan terhadap serangan ketika menghadapi petunjuk yang dirancang dengan sengaja jahat. Hal ini mungkin karena GPT-4 mengikuti instruksi yang menyesatkan dengan lebih tepat.
Penelitian ini mengevaluasi model dari delapan dimensi yang berbeda, termasuk ketahanan terhadap serangan adversarial, generasi konten berbahaya, perlindungan privasi, dan aspek-aspek lainnya. Evaluasi menggunakan berbagai skenario dan dataset, termasuk benchmark yang ada serta tes baru yang dirancang oleh tim penelitian.
Dalam hal serangan yang bersifat antagonistik, penelitian menunjukkan bahwa model GPT masih rentan terhadap beberapa jenis serangan. Dalam hal pembuatan konten berbahaya, model ini cenderung menghasilkan konten yang bias di bawah petunjuk yang menyesatkan, terutama terkait dengan beberapa topik sensitif. Dalam hal perlindungan privasi, model ini mungkin mengungkapkan informasi sensitif dari data pelatihan, terutama di bawah petunjuk tertentu.
Tim peneliti menekankan bahwa pekerjaan ini hanyalah sebuah titik awal. Mereka berharap dapat bekerja sama dengan lebih banyak peneliti untuk mengembangkan model bahasa yang lebih andal dan aman berdasarkan hal ini. Untuk itu, mereka telah merilis kode dasar evaluasi agar peneliti lain dapat dengan mudah menguji model baru.
Penelitian ini menyediakan kerangka komprehensif untuk evaluasi keandalan model bahasa besar, mengungkapkan risiko potensial yang ada pada model saat ini. Seiring dengan semakin luasnya aplikasi model-model ini di berbagai bidang, meningkatkan keandalan dan keamanan mereka menjadi semakin penting. Penelitian dan pengembangan di masa depan perlu fokus pada masalah ini, mengembangkan sistem AI yang lebih dapat diandalkan dan bertanggung jawab.