Оценка надежности крупных языковых моделей: потенциальные риски и направления улучшения
Исследование, проведенное совместно исследователями из Университета Иллинойс в Урбана-Шампейн, Стэнфордского университета, Университета Калифорния в Беркли, Центра безопасности искусственного интеллекта и нескольких технологических компаний, провело комплексную оценку надежности крупных языковых моделей, таких как GPT.
Исследовательская команда разработала интегрированную платформу для оценки, которая тестирует модели с разных точек зрения. В результате были выявлены некоторые ранее не раскрытые уязвимости и риски. Например, модель GPT склонна генерировать вредоносные и предвзятые выводы, а также может раскрывать конфиденциальную информацию из обучающих данных и истории диалогов.
Интересно, что, хотя GPT-4 обычно более надежен, чем GPT-3.5, в стандартных тестах, он оказывается более уязвимым к атакам при столкновении с злонамеренно разработанными подсказками. Это может быть связано с тем, что GPT-4 более точно следует вводящим в заблуждение инструкциям.
Исследование оценивало модель с восьми различных точек зрения, включая устойчивость к атакующим воздействиям, генерацию вредоносного контента, защиту конфиденциальности и другие аспекты. Оценка проводилась с использованием различных сценариев и наборов данных, включая как существующие эталоны, так и новые тесты, разработанные исследовательской командой.
В области атак с противодействием исследования показывают, что модель GPT остается уязвимой к некоторым типам атак. В отношении генерации вредоносного контента модель легко создает предвзятый контент под вводящими в заблуждение подсказками, особенно по некоторым чувствительным темам. В области защиты конфиденциальности модель может раскрывать чувствительную информацию из обучающих данных, особенно под конкретными подсказками.
Исследовательская команда подчеркивает, что эта работа является лишь отправной точкой. Они надеются сотрудничать с большим количеством исследователей, чтобы на этой основе разработать более надежные и безопасные языковые модели. Для этого они открыли код оценочных стандартов, чтобы другие исследователи могли легко тестировать новые модели.
Это исследование предоставляет всеобъемлющую рамку для оценки надежности крупных языковых моделей, выявляя потенциальные риски, существующие в текущих моделях. С увеличением применения этих моделей в различных отраслях, становится все более важным повышать их надежность и безопасность. Будущие исследования и разработки должны быть направлены на решение этих проблем, чтобы создать более надежные и ответственные AI-системы.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
13 Лайков
Награда
13
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
UncleLiquidation
· 08-14 21:14
Важно напоминание совершенно бессмысленно... Пусть ИИ продолжает ошибаться и всё.
Посмотреть ОригиналОтветить0
OldLeekMaster
· 08-14 21:13
Приватность тоже может быть украдена, действительно нужно быть настороже.
Посмотреть ОригиналОтветить0
WalletDoomsDay
· 08-14 21:11
Где это стало ненадежным? Мошенники все под защитой.
Оценка надежности модели GPT: выявление потенциальных рисков и проблем безопасности
Оценка надежности крупных языковых моделей: потенциальные риски и направления улучшения
Исследование, проведенное совместно исследователями из Университета Иллинойс в Урбана-Шампейн, Стэнфордского университета, Университета Калифорния в Беркли, Центра безопасности искусственного интеллекта и нескольких технологических компаний, провело комплексную оценку надежности крупных языковых моделей, таких как GPT.
Исследовательская команда разработала интегрированную платформу для оценки, которая тестирует модели с разных точек зрения. В результате были выявлены некоторые ранее не раскрытые уязвимости и риски. Например, модель GPT склонна генерировать вредоносные и предвзятые выводы, а также может раскрывать конфиденциальную информацию из обучающих данных и истории диалогов.
Интересно, что, хотя GPT-4 обычно более надежен, чем GPT-3.5, в стандартных тестах, он оказывается более уязвимым к атакам при столкновении с злонамеренно разработанными подсказками. Это может быть связано с тем, что GPT-4 более точно следует вводящим в заблуждение инструкциям.
Исследование оценивало модель с восьми различных точек зрения, включая устойчивость к атакующим воздействиям, генерацию вредоносного контента, защиту конфиденциальности и другие аспекты. Оценка проводилась с использованием различных сценариев и наборов данных, включая как существующие эталоны, так и новые тесты, разработанные исследовательской командой.
В области атак с противодействием исследования показывают, что модель GPT остается уязвимой к некоторым типам атак. В отношении генерации вредоносного контента модель легко создает предвзятый контент под вводящими в заблуждение подсказками, особенно по некоторым чувствительным темам. В области защиты конфиденциальности модель может раскрывать чувствительную информацию из обучающих данных, особенно под конкретными подсказками.
Исследовательская команда подчеркивает, что эта работа является лишь отправной точкой. Они надеются сотрудничать с большим количеством исследователей, чтобы на этой основе разработать более надежные и безопасные языковые модели. Для этого они открыли код оценочных стандартов, чтобы другие исследователи могли легко тестировать новые модели.
Это исследование предоставляет всеобъемлющую рамку для оценки надежности крупных языковых моделей, выявляя потенциальные риски, существующие в текущих моделях. С увеличением применения этих моделей в различных отраслях, становится все более важным повышать их надежность и безопасность. Будущие исследования и разработки должны быть направлены на решение этих проблем, чтобы создать более надежные и ответственные AI-системы.