Étude sur l'évaluation de la crédibilité des grands modèles de langage révélant des risques potentiels
Récemment, une étude menée en collaboration avec plusieurs grandes universités et institutions de recherche a évalué de manière exhaustive la fiabilité des grands modèles de langage (LLMs). Cette étude se concentre sur la série de modèles GPT et explore sa fiabilité et ses risques potentiels sous plusieurs angles.
L'équipe de recherche a développé une plateforme d'évaluation intégrée, analysant en profondeur le modèle GPT sous huit angles différents. Les résultats montrent que ces modèles présentent des vulnérabilités qui n'avaient pas été révélées auparavant. Par exemple, le modèle GPT est susceptible de produire des résultats biaisés et nuisibles, et peut également divulguer des informations privées contenues dans les données d'entraînement et l'historique des conversations.
Il est intéressant de noter que, bien que GPT-4 soit généralement plus fiable que GPT-3.5 dans les tests standard, il est en réalité plus vulnérable aux attaques face à des invites malveillantes soigneusement conçues. Cela pourrait être dû au fait que GPT-4 suit plus strictement des instructions trompeuses.
Dans le cadre des démonstrations adversariales, des recherches ont montré que les modèles GPT présentent une certaine résistance aux exemples contrefactuels ajoutés, et peuvent même en tirer profit à certaines occasions. Cependant, lorsque les démonstrations contrefactuelles sont proches de l'entrée de l'utilisateur, le modèle est plus susceptible d'être influencé, en particulier le GPT-4.
En ce qui concerne les préjugés et le contenu nuisible, des études montrent qu'en général, les modèles GPT présentent peu de biais sur la plupart des sujets stéréotypés. Cependant, si les invites du système sont conçues de manière malveillante, les deux modèles peuvent produire un contenu biaisé. Il est à noter que GPT-4 est plus vulnérable à cet égard que GPT-3.5. Le degré de biais du modèle dépend également des populations et des sujets spécifiques discutés.
En matière de protection de la vie privée, des recherches ont révélé que le modèle GPT pourrait divulguer des informations sensibles contenues dans les données d'entraînement, telles que les adresses électroniques. Bien que GPT-4 ait de meilleures performances dans la protection des informations d'identité personnelle, dans certains cas, il pourrait en fait être plus susceptible de divulguer des informations privées que GPT-3.5.
Cette étude fournit une base importante pour évaluer et améliorer la confiance dans les grands modèles de langage. L'équipe de recherche appelle le milieu académique à poursuivre l'exploration approfondie de ce domaine afin de prévenir les utilisations malveillantes potentielles. Ils soulignent que ce n'est qu'un point de départ et qu'il faudra davantage de coopération à l'avenir pour créer des modèles plus puissants et plus fiables.
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
9 J'aime
Récompense
9
7
Partager
Commentaire
0/400
BoredRiceBall
· 07-18 20:30
Tu as ri, tu pensais que c'était sûr, hein ?
Voir l'originalRépondre0
AirdropHunterWang
· 07-18 01:15
Il suffit de promouvoir gpt.
Voir l'originalRépondre0
NervousFingers
· 07-15 23:30
Il y a effectivement un bug, ceux qui comprennent savent.
Voir l'originalRépondre0
ETHReserveBank
· 07-15 23:29
C'est ce qu'on appelle faire tomber un par un.
Voir l'originalRépondre0
GateUser-1a2ed0b9
· 07-15 23:22
Tout a des failles.
Voir l'originalRépondre0
NeverPresent
· 07-15 23:17
Pourquoi l'IA cache-t-elle encore des petits secrets ?
Voir l'originalRépondre0
ChainComedian
· 07-15 23:17
C'est vraiment une zone sinistrée par les vulnérabilités.
Évaluation de la sécurité des grands modèles linguistiques : GPT présente des vulnérabilités inconnues et des risques pour la vie privée.
Étude sur l'évaluation de la crédibilité des grands modèles de langage révélant des risques potentiels
Récemment, une étude menée en collaboration avec plusieurs grandes universités et institutions de recherche a évalué de manière exhaustive la fiabilité des grands modèles de langage (LLMs). Cette étude se concentre sur la série de modèles GPT et explore sa fiabilité et ses risques potentiels sous plusieurs angles.
L'équipe de recherche a développé une plateforme d'évaluation intégrée, analysant en profondeur le modèle GPT sous huit angles différents. Les résultats montrent que ces modèles présentent des vulnérabilités qui n'avaient pas été révélées auparavant. Par exemple, le modèle GPT est susceptible de produire des résultats biaisés et nuisibles, et peut également divulguer des informations privées contenues dans les données d'entraînement et l'historique des conversations.
Il est intéressant de noter que, bien que GPT-4 soit généralement plus fiable que GPT-3.5 dans les tests standard, il est en réalité plus vulnérable aux attaques face à des invites malveillantes soigneusement conçues. Cela pourrait être dû au fait que GPT-4 suit plus strictement des instructions trompeuses.
Dans le cadre des démonstrations adversariales, des recherches ont montré que les modèles GPT présentent une certaine résistance aux exemples contrefactuels ajoutés, et peuvent même en tirer profit à certaines occasions. Cependant, lorsque les démonstrations contrefactuelles sont proches de l'entrée de l'utilisateur, le modèle est plus susceptible d'être influencé, en particulier le GPT-4.
En ce qui concerne les préjugés et le contenu nuisible, des études montrent qu'en général, les modèles GPT présentent peu de biais sur la plupart des sujets stéréotypés. Cependant, si les invites du système sont conçues de manière malveillante, les deux modèles peuvent produire un contenu biaisé. Il est à noter que GPT-4 est plus vulnérable à cet égard que GPT-3.5. Le degré de biais du modèle dépend également des populations et des sujets spécifiques discutés.
En matière de protection de la vie privée, des recherches ont révélé que le modèle GPT pourrait divulguer des informations sensibles contenues dans les données d'entraînement, telles que les adresses électroniques. Bien que GPT-4 ait de meilleures performances dans la protection des informations d'identité personnelle, dans certains cas, il pourrait en fait être plus susceptible de divulguer des informations privées que GPT-3.5.
Cette étude fournit une base importante pour évaluer et améliorer la confiance dans les grands modèles de langage. L'équipe de recherche appelle le milieu académique à poursuivre l'exploration approfondie de ce domaine afin de prévenir les utilisations malveillantes potentielles. Ils soulignent que ce n'est qu'un point de départ et qu'il faudra davantage de coopération à l'avenir pour créer des modèles plus puissants et plus fiables.