Оцінка надійності великих мовних моделей: потенційні ризики та напрямки вдосконалення
Дослідження, проведене спільно дослідниками з Університету Іллінойс в Урбана-Шампейн, Стенфордського університету, Університету Каліфорнії в Берклі, Центру безпеки штучного інтелекту та кількома технологічними компаніями, всебічно оцінило надійність великих мовних моделей, таких як GPT.
Дослідна команда розробила інтегровану платформу для оцінки, яка тестує моделі з кількох точок зору. В результаті були виявлені деякі раніше не опубліковані вразливості та ризики. Наприклад, модель GPT схильна генерувати шкідливі та упереджені виходи, а також може розголошувати приватну інформацію з навчальних даних та історії діалогів.
Цікаво, що, хоча GPT-4 зазвичай є більш надійним у стандартних тестах, ніж GPT-3.5, він більш вразливий до атак у випадку зловмисно спроектованих запитів. Це може бути пов’язано з тим, що GPT-4 більш точно дотримується оманливих інструкцій.
Дослідження оцінювало модель з восьми різних вимірів, включаючи стійкість до атак, генерацію шкідливого контенту, захист приватності та інші аспекти. Оцінка проводилася за допомогою різних сценаріїв і наборів даних, включаючи як існуючі бенчмарки, так і нові тести, розроблені дослідницькою групою.
У контексті атак, дослідження показали, що моделі GPT залишаються вразливими до певних типів атак. У генеруванні шкідливого контенту модель легко створює упереджений контент під час оманливих запитів, особливо з огляду на певні чутливі теми. Що стосується захисту конфіденційності, модель може розкривати чутливу інформацію з навчальних даних, особливо за певних запитів.
Дослідницька команда підкреслила, що ця робота є лише початковим етапом. Вони сподіваються співпрацювати з більшою кількістю дослідників, щоб на цій основі розробити більш надійні та безпечні мовні моделі. Для цього вони оприлюднили код оцінювальних стандартів, щоб інші дослідники могли легко тестувати нові моделі.
Це дослідження надає всебічну рамку для оцінки надійності великих мовних моделей, виявляючи потенційні ризики, що існують у теперішніх моделях. З ростом використання цих моделей у різних галузях, підвищення їх надійності та безпеки стає все більш важливим. Майбутні дослідження та розробки повинні бути спрямовані на ці проблеми, щоб розробити більш надійні та відповідальні системи ШІ.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
12 лайків
Нагородити
12
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
UncleLiquidation
· 6год тому
Нагадування про важливість не має сенсу... Нехай ШІ продовжує помилятися, і все.
Переглянути оригіналвідповісти на0
OldLeekMaster
· 6год тому
Навіть приватність можна вкрасти, справді потрібно захищатися.
Переглянути оригіналвідповісти на0
WalletDoomsDay
· 6год тому
Де це стало ненадійним? Усі шахраї виявилися беззахисними.
Переглянути оригіналвідповісти на0
AirdropHunterXM
· 6год тому
Цю штуку можна витягнути? Якщо не можна, то я піду.
Оцінка достовірності моделі GPT: виявлення потенційних ризиків та викликів безпеці
Оцінка надійності великих мовних моделей: потенційні ризики та напрямки вдосконалення
Дослідження, проведене спільно дослідниками з Університету Іллінойс в Урбана-Шампейн, Стенфордського університету, Університету Каліфорнії в Берклі, Центру безпеки штучного інтелекту та кількома технологічними компаніями, всебічно оцінило надійність великих мовних моделей, таких як GPT.
Дослідна команда розробила інтегровану платформу для оцінки, яка тестує моделі з кількох точок зору. В результаті були виявлені деякі раніше не опубліковані вразливості та ризики. Наприклад, модель GPT схильна генерувати шкідливі та упереджені виходи, а також може розголошувати приватну інформацію з навчальних даних та історії діалогів.
Цікаво, що, хоча GPT-4 зазвичай є більш надійним у стандартних тестах, ніж GPT-3.5, він більш вразливий до атак у випадку зловмисно спроектованих запитів. Це може бути пов’язано з тим, що GPT-4 більш точно дотримується оманливих інструкцій.
Дослідження оцінювало модель з восьми різних вимірів, включаючи стійкість до атак, генерацію шкідливого контенту, захист приватності та інші аспекти. Оцінка проводилася за допомогою різних сценаріїв і наборів даних, включаючи як існуючі бенчмарки, так і нові тести, розроблені дослідницькою групою.
У контексті атак, дослідження показали, що моделі GPT залишаються вразливими до певних типів атак. У генеруванні шкідливого контенту модель легко створює упереджений контент під час оманливих запитів, особливо з огляду на певні чутливі теми. Що стосується захисту конфіденційності, модель може розкривати чутливу інформацію з навчальних даних, особливо за певних запитів.
Дослідницька команда підкреслила, що ця робота є лише початковим етапом. Вони сподіваються співпрацювати з більшою кількістю дослідників, щоб на цій основі розробити більш надійні та безпечні мовні моделі. Для цього вони оприлюднили код оцінювальних стандартів, щоб інші дослідники могли легко тестувати нові моделі.
Це дослідження надає всебічну рамку для оцінки надійності великих мовних моделей, виявляючи потенційні ризики, що існують у теперішніх моделях. З ростом використання цих моделей у різних галузях, підвищення їх надійності та безпеки стає все більш важливим. Майбутні дослідження та розробки повинні бути спрямовані на ці проблеми, щоб розробити більш надійні та відповідальні системи ШІ.