Avaliação da confiabilidade de grandes modelos de linguagem: riscos potenciais e direções de melhoria
Um estudo realizado em conjunto por pesquisadores da Universidade de Illinois em Urbana-Champaign, da Universidade de Stanford, da Universidade da Califórnia em Berkeley, do Centro de Segurança da Inteligência Artificial e de várias empresas de tecnologia avaliou de forma abrangente a confiabilidade de modelos de linguagem de grande escala como o GPT.
A equipe de pesquisa desenvolveu uma plataforma de avaliação abrangente para testar o modelo de várias perspectivas. Os resultados revelaram algumas vulnerabilidades e riscos que não haviam sido divulgados anteriormente. Por exemplo, o modelo GPT tende a produzir saídas prejudiciais e tendenciosas, e também pode vazar informações privadas contidas nos dados de treinamento e no histórico de conversas.
Curiosamente, embora o GPT-4 seja geralmente mais confiável do que o GPT-3.5 em testes padrão, ele é mais suscetível a ataques quando confrontado com prompts maliciosamente elaborados. Isso pode ser porque o GPT-4 segue de forma mais precisa as instruções enganosas.
A pesquisa avaliou o modelo a partir de oito dimensões diferentes, incluindo robustez contra ataques adversariais, geração de conteúdo prejudicial, proteção da privacidade, entre outros aspectos. A avaliação utilizou vários cenários e conjuntos de dados, incluindo tanto benchmarks existentes quanto novos testes projetados pela equipe de pesquisa.
Em relação a ataques adversariais, pesquisas mostram que o modelo GPT ainda é vulnerável a certos tipos de ataques. Na geração de conteúdo prejudicial, o modelo tende a produzir conteúdo tendencioso sob prompts enganosos, especialmente em relação a certos tópicos sensíveis. No que diz respeito à proteção da privacidade, o modelo pode vazar informações sensíveis contidas nos dados de treinamento, especialmente sob prompts específicos.
A equipe de pesquisa enfatiza que este trabalho é apenas um ponto de partida. Eles esperam colaborar com mais pesquisadores para desenvolver modelos de linguagem mais confiáveis e seguros com base nisso. Para isso, eles tornaram público o código de referência de avaliação, para que outros pesquisadores possam testar facilmente novos modelos.
Este estudo fornece uma estrutura abrangente para a avaliação da credibilidade de modelos de linguagem de grande escala, revelando os riscos potenciais que os modelos atuais apresentam. À medida que a aplicação desses modelos se torna cada vez mais comum em vários setores, aumentar sua credibilidade e segurança torna-se cada vez mais importante. Pesquisas e desenvolvimentos futuros precisam abordar essas questões, desenvolvendo sistemas de IA mais confiáveis e responsáveis.
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WhaleWatcher
· 5h atrás
armadilha de bonecas tão selvagem assim
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UncleLiquidation
· 08-14 21:14
Lembrete de importância é totalmente sem sentido... Deixe a IA continuar a cometer erros e está tudo bem.
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OldLeekMaster
· 08-14 21:13
A privacidade também pode ser roubada, afinal, é preciso estar atento.
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WalletDoomsDay
· 08-14 21:11
Onde não é confiável? Os golpistas estão todos desmascarados.
Avaliação da confiabilidade do modelo GPT: Revelando riscos potenciais e desafios de segurança
Avaliação da confiabilidade de grandes modelos de linguagem: riscos potenciais e direções de melhoria
Um estudo realizado em conjunto por pesquisadores da Universidade de Illinois em Urbana-Champaign, da Universidade de Stanford, da Universidade da Califórnia em Berkeley, do Centro de Segurança da Inteligência Artificial e de várias empresas de tecnologia avaliou de forma abrangente a confiabilidade de modelos de linguagem de grande escala como o GPT.
A equipe de pesquisa desenvolveu uma plataforma de avaliação abrangente para testar o modelo de várias perspectivas. Os resultados revelaram algumas vulnerabilidades e riscos que não haviam sido divulgados anteriormente. Por exemplo, o modelo GPT tende a produzir saídas prejudiciais e tendenciosas, e também pode vazar informações privadas contidas nos dados de treinamento e no histórico de conversas.
Curiosamente, embora o GPT-4 seja geralmente mais confiável do que o GPT-3.5 em testes padrão, ele é mais suscetível a ataques quando confrontado com prompts maliciosamente elaborados. Isso pode ser porque o GPT-4 segue de forma mais precisa as instruções enganosas.
A pesquisa avaliou o modelo a partir de oito dimensões diferentes, incluindo robustez contra ataques adversariais, geração de conteúdo prejudicial, proteção da privacidade, entre outros aspectos. A avaliação utilizou vários cenários e conjuntos de dados, incluindo tanto benchmarks existentes quanto novos testes projetados pela equipe de pesquisa.
Em relação a ataques adversariais, pesquisas mostram que o modelo GPT ainda é vulnerável a certos tipos de ataques. Na geração de conteúdo prejudicial, o modelo tende a produzir conteúdo tendencioso sob prompts enganosos, especialmente em relação a certos tópicos sensíveis. No que diz respeito à proteção da privacidade, o modelo pode vazar informações sensíveis contidas nos dados de treinamento, especialmente sob prompts específicos.
A equipe de pesquisa enfatiza que este trabalho é apenas um ponto de partida. Eles esperam colaborar com mais pesquisadores para desenvolver modelos de linguagem mais confiáveis e seguros com base nisso. Para isso, eles tornaram público o código de referência de avaliação, para que outros pesquisadores possam testar facilmente novos modelos.
Este estudo fornece uma estrutura abrangente para a avaliação da credibilidade de modelos de linguagem de grande escala, revelando os riscos potenciais que os modelos atuais apresentam. À medida que a aplicação desses modelos se torna cada vez mais comum em vários setores, aumentar sua credibilidade e segurança torna-se cada vez mais importante. Pesquisas e desenvolvimentos futuros precisam abordar essas questões, desenvolvendo sistemas de IA mais confiáveis e responsáveis.