Évaluation complète de la crédibilité du modèle GPT
Quelle est la fiabilité des modèles de transformateur pré-entraînés génératifs (GPT) ? Pour répondre à cette question, une équipe composée de plusieurs universités et institutions de recherche réputées a publié une plateforme d'évaluation de la fiabilité des grands modèles de langage (LLMs), qui a été détaillée dans le récent article "DecodingTrust : évaluation complète de la fiabilité des modèles GPT."
L'équipe de recherche a découvert plusieurs problèmes importants liés à la crédibilité. Par exemple, les modèles GPT sont facilement induits en erreur, produisant des sorties toxiques et biaisées, et divulguant des informations privées provenant des données d'entraînement et de l'historique des conversations. Fait intéressant, bien que GPT-4 soit généralement plus fiable que GPT-3.5 dans les tests de référence standard, il est en fait plus vulnérable aux attaques lorsqu'il est confronté à des systèmes ou des invites malveillantes, ce qui pourrait être dû au fait que GPT-4 suit plus rigoureusement les instructions trompeuses.
Ce travail présente une évaluation complète de la crédibilité des modèles GPT, révélant certaines lacunes clés en matière de crédibilité. L'équipe de recherche a partagé les résultats avec les parties concernées afin de résoudre rapidement les problèmes potentiels. Leur objectif est d'encourager davantage de chercheurs à approfondir cette question, afin de prévenir les abus de la part de malfaiteurs exploitant ces vulnérabilités.
Perspective de la crédibilité des modèles linguistiques
L'équipe de recherche a effectué une évaluation complète de la crédibilité du modèle GPT sous huit angles différents, couvrant divers scénarios de construction, tâches, indicateurs et ensembles de données. Leur objectif principal est d'évaluer la performance du modèle GPT sous différents angles de crédibilité, ainsi que sa capacité d'adaptation dans des environnements adverses.
Par exemple, afin d'évaluer la robustesse de GPT-3.5 et GPT-4 face aux attaques adversariales sur le texte, l'équipe de recherche a construit trois scénarios d'évaluation :
Évaluation sur la référence standard AdvGLUE, utilisant une description de tâche nulle.
Évaluer sur la base de AdvGLUE, en fournissant différentes instructions de tâches directrices et des invites système conçues.
Évaluer le texte adversarial difficile généré par l'équipe de recherche AdvGLUE++
Principales découvertes de DecodingTrust
La recherche a révélé certains avantages et menaces non divulgués auparavant des grands modèles de langage en matière de fiabilité.
En ce qui concerne la robustesse des modèles face aux démonstrations adversariales, GPT-3.5 et GPT-4 ne seront pas induits en erreur par les exemples de contre-faits ajoutés aux démonstrations, et peuvent même en bénéficier. Cependant, les démonstrations anti-fraude peuvent induire ces modèles en erreur et les amener à faire de fausses prédictions sur les entrées de contre-faits, en particulier lorsque les démonstrations de contre-faits sont proches des entrées des utilisateurs. GPT-4 est plus susceptible d'être affecté à cet égard que GPT-3.5.
En ce qui concerne la toxicité et les préjugés, les deux modèles GPT montrent peu de biais sur la plupart des thèmes stéréotypés sous des invites de système bénignes et non ciblées. Cependant, sous des invites de système trompeuses, ils peuvent être "induits" à accepter un contenu biaisé. GPT-4 est plus susceptible d'être influencé par des invites de système trompeuses ciblées que GPT-3.5. Le biais du modèle dépend également des groupes démographiques et des thèmes stéréotypés mentionnés dans les invites des utilisateurs.
En ce qui concerne les problèmes de fuite de confidentialité, des études ont révélé que les modèles GPT pourraient divulguer des informations sensibles contenues dans les données d'entraînement, en particulier dans certaines situations spécifiques. GPT-4 se comporte mieux que GPT-3.5 en matière de protection des informations d'identification personnelle, mais les deux modèles se montrent relativement robustes face à certains types d'informations personnelles. Cependant, dans des conditions spécifiques, les deux modèles peuvent divulguer diverses informations personnelles.
Dans l'ensemble, cette étude nous fournit des informations importantes sur la crédibilité des modèles GPT, tout en révélant certains risques et défis potentiels. Ces découvertes sont significatives pour l'amélioration et le perfectionnement ultérieurs des grands modèles de langage, et elles indiquent également une direction pour les recherches futures.
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CryptoMotivator
· 08-09 02:30
Le grand modèle est à ce niveau.
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SingleForYears
· 08-09 02:28
GPT n'est pas fiable non plus.
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SneakyFlashloan
· 08-09 02:06
Il est conseillé de ne pas trop croire ce qu'il dit.
Évaluation complète de la fiabilité des modèles GPT : avantages et risques potentiels coexistent
Évaluation complète de la crédibilité du modèle GPT
Quelle est la fiabilité des modèles de transformateur pré-entraînés génératifs (GPT) ? Pour répondre à cette question, une équipe composée de plusieurs universités et institutions de recherche réputées a publié une plateforme d'évaluation de la fiabilité des grands modèles de langage (LLMs), qui a été détaillée dans le récent article "DecodingTrust : évaluation complète de la fiabilité des modèles GPT."
L'équipe de recherche a découvert plusieurs problèmes importants liés à la crédibilité. Par exemple, les modèles GPT sont facilement induits en erreur, produisant des sorties toxiques et biaisées, et divulguant des informations privées provenant des données d'entraînement et de l'historique des conversations. Fait intéressant, bien que GPT-4 soit généralement plus fiable que GPT-3.5 dans les tests de référence standard, il est en fait plus vulnérable aux attaques lorsqu'il est confronté à des systèmes ou des invites malveillantes, ce qui pourrait être dû au fait que GPT-4 suit plus rigoureusement les instructions trompeuses.
Ce travail présente une évaluation complète de la crédibilité des modèles GPT, révélant certaines lacunes clés en matière de crédibilité. L'équipe de recherche a partagé les résultats avec les parties concernées afin de résoudre rapidement les problèmes potentiels. Leur objectif est d'encourager davantage de chercheurs à approfondir cette question, afin de prévenir les abus de la part de malfaiteurs exploitant ces vulnérabilités.
Perspective de la crédibilité des modèles linguistiques
L'équipe de recherche a effectué une évaluation complète de la crédibilité du modèle GPT sous huit angles différents, couvrant divers scénarios de construction, tâches, indicateurs et ensembles de données. Leur objectif principal est d'évaluer la performance du modèle GPT sous différents angles de crédibilité, ainsi que sa capacité d'adaptation dans des environnements adverses.
Par exemple, afin d'évaluer la robustesse de GPT-3.5 et GPT-4 face aux attaques adversariales sur le texte, l'équipe de recherche a construit trois scénarios d'évaluation :
Principales découvertes de DecodingTrust
La recherche a révélé certains avantages et menaces non divulgués auparavant des grands modèles de langage en matière de fiabilité.
En ce qui concerne la robustesse des modèles face aux démonstrations adversariales, GPT-3.5 et GPT-4 ne seront pas induits en erreur par les exemples de contre-faits ajoutés aux démonstrations, et peuvent même en bénéficier. Cependant, les démonstrations anti-fraude peuvent induire ces modèles en erreur et les amener à faire de fausses prédictions sur les entrées de contre-faits, en particulier lorsque les démonstrations de contre-faits sont proches des entrées des utilisateurs. GPT-4 est plus susceptible d'être affecté à cet égard que GPT-3.5.
En ce qui concerne la toxicité et les préjugés, les deux modèles GPT montrent peu de biais sur la plupart des thèmes stéréotypés sous des invites de système bénignes et non ciblées. Cependant, sous des invites de système trompeuses, ils peuvent être "induits" à accepter un contenu biaisé. GPT-4 est plus susceptible d'être influencé par des invites de système trompeuses ciblées que GPT-3.5. Le biais du modèle dépend également des groupes démographiques et des thèmes stéréotypés mentionnés dans les invites des utilisateurs.
En ce qui concerne les problèmes de fuite de confidentialité, des études ont révélé que les modèles GPT pourraient divulguer des informations sensibles contenues dans les données d'entraînement, en particulier dans certaines situations spécifiques. GPT-4 se comporte mieux que GPT-3.5 en matière de protection des informations d'identification personnelle, mais les deux modèles se montrent relativement robustes face à certains types d'informations personnelles. Cependant, dans des conditions spécifiques, les deux modèles peuvent divulguer diverses informations personnelles.
Dans l'ensemble, cette étude nous fournit des informations importantes sur la crédibilité des modèles GPT, tout en révélant certains risques et défis potentiels. Ces découvertes sont significatives pour l'amélioration et le perfectionnement ultérieurs des grands modèles de langage, et elles indiquent également une direction pour les recherches futures.