Évaluation de la crédibilité des grands modèles de langage
L'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign a collaboré avec plusieurs grandes universités et institutions de recherche pour développer une plateforme d'évaluation complète de la fiabilité des grands modèles de langage (LLMs). Cette recherche a été publiée dans un article intitulé « DecodingTrust : évaluation complète de la fiabilité des modèles GPT ».
L'équipe de recherche a analysé en profondeur le modèle GPT sous plusieurs angles et a découvert des vulnérabilités de crédibilité qui n'avaient pas été divulguées auparavant. Par exemple, le modèle GPT a tendance à produire des résultats toxiques et biaisés, et il peut également divulguer des informations sensibles 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 standard, il est plus susceptible d'être attaqué lorsqu'il est confronté à des invites malveillantes spécialement conçues, probablement parce qu'il suit plus strictement des instructions trompeuses.
L'équipe de recherche a évalué la crédibilité du modèle GPT sous huit angles différents, couvrant divers scénarios d'application, types de tâches et indicateurs d'évaluation. Ils se sont particulièrement concentrés sur la performance du modèle dans des environnements adversariaux, tels que sa capacité à réagir face à des invites système malveillantes ou des entrées utilisateur.
Au cours de l'évaluation, les chercheurs ont conçu divers scénarios de test. Par exemple, ils ont utilisé un modèle de référence standard AdvGLUE pour évaluer la résistance aux attaques adversariales sur le texte, tout en créant également un ensemble de données AdvGLUE++ plus difficile pour tester davantage la vulnérabilité du modèle.
Les résultats de l'étude révèlent des phénomènes intéressants. Lors du traitement de démonstrations adverses, le modèle GPT montre une certaine robustesse, mais présente également des faiblesses. En particulier, lorsqu'il est confronté à du contenu biaisé, le GPT-4 est plus susceptible d'être influencé par des invites système trompeuses que le GPT-3.5.
En matière de protection de la vie privée, des recherches ont révélé que les modèles GPT pourraient divulguer des informations sensibles contenues dans les données d'entraînement, telles que des adresses e-mail. Bien que GPT-4 montre de bonnes performances dans la protection des informations d'identité personnelle, il peut néanmoins divulguer des données privées dans certaines situations.
Cette étude fournit une base importante pour améliorer la fiabilité des modèles linguistiques à l'avenir. L'équipe de recherche espère, en rendant publics leurs critères d'évaluation, encourager davantage de chercheurs à participer et à travailler ensemble pour créer des modèles d'IA plus fiables et plus sûrs.
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GasWrangler
· Il y a 7h
d'un point de vue technique, la vulnérabilité de gpt-4 est empiriquement prouvée. je ne suis pas du tout surpris smh
Une étude autorisée révèle des failles de crédibilité dans les modèles GPT, les experts appellent à améliorer la Sécurité de l'IA.
Évaluation de la crédibilité des grands modèles de langage
L'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign a collaboré avec plusieurs grandes universités et institutions de recherche pour développer une plateforme d'évaluation complète de la fiabilité des grands modèles de langage (LLMs). Cette recherche a été publiée dans un article intitulé « DecodingTrust : évaluation complète de la fiabilité des modèles GPT ».
L'équipe de recherche a analysé en profondeur le modèle GPT sous plusieurs angles et a découvert des vulnérabilités de crédibilité qui n'avaient pas été divulguées auparavant. Par exemple, le modèle GPT a tendance à produire des résultats toxiques et biaisés, et il peut également divulguer des informations sensibles 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 standard, il est plus susceptible d'être attaqué lorsqu'il est confronté à des invites malveillantes spécialement conçues, probablement parce qu'il suit plus strictement des instructions trompeuses.
L'équipe de recherche a évalué la crédibilité du modèle GPT sous huit angles différents, couvrant divers scénarios d'application, types de tâches et indicateurs d'évaluation. Ils se sont particulièrement concentrés sur la performance du modèle dans des environnements adversariaux, tels que sa capacité à réagir face à des invites système malveillantes ou des entrées utilisateur.
Au cours de l'évaluation, les chercheurs ont conçu divers scénarios de test. Par exemple, ils ont utilisé un modèle de référence standard AdvGLUE pour évaluer la résistance aux attaques adversariales sur le texte, tout en créant également un ensemble de données AdvGLUE++ plus difficile pour tester davantage la vulnérabilité du modèle.
Les résultats de l'étude révèlent des phénomènes intéressants. Lors du traitement de démonstrations adverses, le modèle GPT montre une certaine robustesse, mais présente également des faiblesses. En particulier, lorsqu'il est confronté à du contenu biaisé, le GPT-4 est plus susceptible d'être influencé par des invites système trompeuses que le GPT-3.5.
En matière de protection de la vie privée, des recherches ont révélé que les modèles GPT pourraient divulguer des informations sensibles contenues dans les données d'entraînement, telles que des adresses e-mail. Bien que GPT-4 montre de bonnes performances dans la protection des informations d'identité personnelle, il peut néanmoins divulguer des données privées dans certaines situations.
Cette étude fournit une base importante pour améliorer la fiabilité des modèles linguistiques à l'avenir. L'équipe de recherche espère, en rendant publics leurs critères d'évaluation, encourager davantage de chercheurs à participer et à travailler ensemble pour créer des modèles d'IA plus fiables et plus sûrs.