L'étude sur l'évaluation de la crédibilité des modèles linguistiques révèle des vulnérabilités potentielles
Récemment, une équipe composée de plusieurs universités et instituts de recherche réputés a publié une étude d'évaluation complète sur la crédibilité des grands modèles de langage (LLMs). Cette étude a effectué une analyse approfondie des modèles tels que GPT et a révélé certains problèmes liés à la crédibilité qui n'avaient pas été divulgués auparavant.
Des recherches montrent que les modèles GPT ont tendance à produire des sorties toxiques et biaisées, et pourraient également divulguer des informations personnelles 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 réalité plus susceptible d'être attaqué face à des incitations malveillantes. Cela pourrait être dû au fait que GPT-4 suit plus précisément des instructions trompeuses.
Cette évaluation fournit une analyse complète du modèle GPT sous huit angles différents, couvrant divers scénarios, tâches, indicateurs et ensembles de données. L'objectif de l'équipe de recherche est d'évaluer la performance du modèle GPT sous différents angles de crédibilité, ainsi que sa capacité d'adaptation dans des environnements adverses.
Dans le domaine des attaques par texte antagoniste, les chercheurs ont conçu trois scénarios d'évaluation : des tests de référence standard, des tests sous différentes instructions de tâches directrices, ainsi que des tests de texte antagoniste plus ciblés. Ces tests visent à évaluer de manière exhaustive la robustesse et la vulnérabilité des modèles.
Des recherches ont également révélé que le modèle GPT protège relativement bien certains types d'informations privées (, comme les numéros de sécurité sociale ), mais qu'il existe toujours un risque de fuite de données dans d'autres domaines. En particulier, lorsque des informations privées sont injectées dans l'historique des conversations, le modèle peut divulguer ces informations. De plus, le modèle présente des différences dans la compréhension de divers vocabulaire lié à la vie privée.
Dans l'ensemble, cette étude fournit un cadre complet pour l'évaluation de la fiabilité des modèles GPT, révélant certaines menaces potentielles à la sécurité. L'équipe de recherche espère que ce travail pourra encourager d'autres recherches connexes et, en fin de compte, aider à développer des modèles linguistiques plus puissants et plus fiables.
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MEVHunter
· 07-17 13:37
mdr une autre fuite en attente de se produire... pot de miel de protocole typique tbh
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Lonely_Validator
· 07-16 16:18
Il s'avère que l'IA a aussi autant de failles.
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APY追逐者
· 07-14 20:20
gpt n'est-ce pas un géant sans culottes
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ImpermanentLossEnjoyer
· 07-14 20:19
Je l'ai dit plus tôt, GPT n'est pas fiable.
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FlashLoanLarry
· 07-14 20:19
je t'avais parlé de ces vecteurs d'attaque... smh extraction de valeur toute la journée
Étude de la fiabilité des modèles GPT : révéler les risques de violation de la vie privée et d'attaques adversariales
L'étude sur l'évaluation de la crédibilité des modèles linguistiques révèle des vulnérabilités potentielles
Récemment, une équipe composée de plusieurs universités et instituts de recherche réputés a publié une étude d'évaluation complète sur la crédibilité des grands modèles de langage (LLMs). Cette étude a effectué une analyse approfondie des modèles tels que GPT et a révélé certains problèmes liés à la crédibilité qui n'avaient pas été divulgués auparavant.
Des recherches montrent que les modèles GPT ont tendance à produire des sorties toxiques et biaisées, et pourraient également divulguer des informations personnelles 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 réalité plus susceptible d'être attaqué face à des incitations malveillantes. Cela pourrait être dû au fait que GPT-4 suit plus précisément des instructions trompeuses.
Cette évaluation fournit une analyse complète du modèle GPT sous huit angles différents, couvrant divers scénarios, tâches, indicateurs et ensembles de données. L'objectif de l'équipe de recherche est d'évaluer la performance du modèle GPT sous différents angles de crédibilité, ainsi que sa capacité d'adaptation dans des environnements adverses.
Dans le domaine des attaques par texte antagoniste, les chercheurs ont conçu trois scénarios d'évaluation : des tests de référence standard, des tests sous différentes instructions de tâches directrices, ainsi que des tests de texte antagoniste plus ciblés. Ces tests visent à évaluer de manière exhaustive la robustesse et la vulnérabilité des modèles.
Des recherches ont également révélé que le modèle GPT protège relativement bien certains types d'informations privées (, comme les numéros de sécurité sociale ), mais qu'il existe toujours un risque de fuite de données dans d'autres domaines. En particulier, lorsque des informations privées sont injectées dans l'historique des conversations, le modèle peut divulguer ces informations. De plus, le modèle présente des différences dans la compréhension de divers vocabulaire lié à la vie privée.
Dans l'ensemble, cette étude fournit un cadre complet pour l'évaluation de la fiabilité des modèles GPT, révélant certaines menaces potentielles à la sécurité. L'équipe de recherche espère que ce travail pourra encourager d'autres recherches connexes et, en fin de compte, aider à développer des modèles linguistiques plus puissants et plus fiables.