La investigación sobre la evaluación de la confiabilidad de los modelos de lenguaje revela vulnerabilidades potenciales
Recientemente, un equipo compuesto por varias universidades e instituciones de investigación de prestigio publicó un estudio de evaluación integral sobre la credibilidad de los modelos de lenguaje a gran escala (LLMs). El estudio realizó un análisis exhaustivo de modelos como GPT y descubrió algunos problemas relacionados con la credibilidad que no se habían divulgado anteriormente.
Los estudios han demostrado que los modelos GPT tienden a generar salidas tóxicas y sesgadas, y también pueden filtrar información privada de los datos de entrenamiento y del historial de conversaciones. Curiosamente, aunque GPT-4 suele ser más confiable que GPT-3.5 en pruebas de referencia estándar, es más susceptible a ataques cuando se enfrenta a indicaciones maliciosamente diseñadas. Esto puede deberse a que GPT-4 sigue con mayor precisión las instrucciones engañosas.
Esta evaluación realiza un análisis exhaustivo del modelo GPT desde ocho ángulos diferentes, abarcando múltiples escenarios, tareas, métricas y conjuntos de datos. El objetivo del equipo de investigación es evaluar el rendimiento del modelo GPT desde diferentes perspectivas de confiabilidad, así como su capacidad de adaptación en entornos adversos.
En cuanto a los ataques de texto adversarial, los investigadores diseñaron tres escenarios de evaluación: pruebas de referencia estándar, pruebas bajo diferentes instrucciones de tareas directivas y pruebas de texto adversarial más específicas. Estas pruebas tienen como objetivo evaluar de manera integral la robustez y vulnerabilidad del modelo.
La investigación también ha descubierto que el modelo GPT protege bien ciertos tipos de información privada (, como los números de seguridad social ), pero todavía existen riesgos de filtración de privacidad en otros aspectos. En particular, al inyectar información privada en el historial de conversación, el modelo puede filtrar esta información. Además, hay diferencias en la comprensión del modelo sobre diferentes vocabularios relacionados con la privacidad.
En general, este estudio proporciona un marco integral para la evaluación de la credibilidad de los modelos GPT, revelando algunas posibles vulnerabilidades de seguridad. El equipo de investigación espera que este trabajo impulse más investigaciones relacionadas y, en última instancia, ayude a desarrollar modelos de lenguaje más robustos y confiables.
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MEVHunter
· 07-17 13:37
lmao otra filtración esperando a suceder... típico honeypot de protocolo tbh
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Lonely_Validator
· 07-16 16:18
Resulta que la IA también tiene tantas vulnerabilidades.
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APY追逐者
· 07-14 20:20
gpt, ¿esto no es un gigante sin pantalones?
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ImpermanentLossEnjoyer
· 07-14 20:19
Ya lo dije, GPT no es confiable.
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FlashLoanLarry
· 07-14 20:19
te dije sobre esos vectores de ataque... smh extracción de valor todo el día
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BridgeJumper
· 07-14 20:15
¿GPT-4 puede manejar mi informe de investigación? ~
Estudio de confiabilidad del modelo GPT: Revelando riesgos de filtración de privacidad y ataques adversariales.
La investigación sobre la evaluación de la confiabilidad de los modelos de lenguaje revela vulnerabilidades potenciales
Recientemente, un equipo compuesto por varias universidades e instituciones de investigación de prestigio publicó un estudio de evaluación integral sobre la credibilidad de los modelos de lenguaje a gran escala (LLMs). El estudio realizó un análisis exhaustivo de modelos como GPT y descubrió algunos problemas relacionados con la credibilidad que no se habían divulgado anteriormente.
Los estudios han demostrado que los modelos GPT tienden a generar salidas tóxicas y sesgadas, y también pueden filtrar información privada de los datos de entrenamiento y del historial de conversaciones. Curiosamente, aunque GPT-4 suele ser más confiable que GPT-3.5 en pruebas de referencia estándar, es más susceptible a ataques cuando se enfrenta a indicaciones maliciosamente diseñadas. Esto puede deberse a que GPT-4 sigue con mayor precisión las instrucciones engañosas.
Esta evaluación realiza un análisis exhaustivo del modelo GPT desde ocho ángulos diferentes, abarcando múltiples escenarios, tareas, métricas y conjuntos de datos. El objetivo del equipo de investigación es evaluar el rendimiento del modelo GPT desde diferentes perspectivas de confiabilidad, así como su capacidad de adaptación en entornos adversos.
En cuanto a los ataques de texto adversarial, los investigadores diseñaron tres escenarios de evaluación: pruebas de referencia estándar, pruebas bajo diferentes instrucciones de tareas directivas y pruebas de texto adversarial más específicas. Estas pruebas tienen como objetivo evaluar de manera integral la robustez y vulnerabilidad del modelo.
La investigación también ha descubierto que el modelo GPT protege bien ciertos tipos de información privada (, como los números de seguridad social ), pero todavía existen riesgos de filtración de privacidad en otros aspectos. En particular, al inyectar información privada en el historial de conversación, el modelo puede filtrar esta información. Además, hay diferencias en la comprensión del modelo sobre diferentes vocabularios relacionados con la privacidad.
En general, este estudio proporciona un marco integral para la evaluación de la credibilidad de los modelos GPT, revelando algunas posibles vulnerabilidades de seguridad. El equipo de investigación espera que este trabajo impulse más investigaciones relacionadas y, en última instancia, ayude a desarrollar modelos de lenguaje más robustos y confiables.