O estudo sobre a avaliação da confiabilidade dos modelos de linguagem revela vulnerabilidades potenciais
Recentemente, uma equipe composta por várias universidades e instituições de pesquisa renomadas publicou um estudo abrangente sobre a confiabilidade de grandes modelos de linguagem (LLMs). O estudo analisou modelos como o GPT de forma abrangente, descobrindo alguns problemas relacionados à confiabilidade que não haviam sido divulgados anteriormente.
Pesquisas mostram que os modelos GPT tendem a gerar saídas tóxicas e tendenciosas, além de poderem vazar informações privadas dos dados de treinamento e do histórico de conversas. Curiosamente, embora o GPT-4 seja geralmente mais confiável do que o GPT-3.5 em testes de referência padrão, ele é mais suscetível a ataques quando enfrenta prompts maliciosamente projetados. Isso pode ser devido ao fato de que o GPT-4 segue instruções enganosas de forma mais precisa.
A avaliação analisa de forma abrangente o modelo GPT a partir de oito ângulos diferentes, abrangendo uma variedade de cenários, tarefas, métricas e conjuntos de dados. O objetivo da equipe de pesquisa é avaliar o desempenho do modelo GPT sob diferentes perspectivas de confiabilidade, bem como sua capacidade de adaptação em ambientes adversariais.
Na área de ataques textuais adversariais, os pesquisadores projetaram três cenários de avaliação: testes de referência padrão, testes sob diferentes instruções de tarefa orientadora e testes adversariais mais específicos. Esses testes visam avaliar de forma abrangente a robustez e a vulnerabilidade dos modelos.
A pesquisa também descobriu que o modelo GPT protege bem certos tipos de informações pessoais (, como números de seguro social ), mas ainda existem riscos de vazamento de privacidade em outros aspectos. Especialmente ao injetar informações pessoais no histórico de conversas, o modelo pode vazar essas informações. Além disso, o entendimento do modelo sobre diferentes vocabulários relacionados à privacidade também apresenta variações.
De um modo geral, este estudo fornece uma estrutura abrangente para a avaliação da confiabilidade dos modelos GPT, revelando algumas potenciais vulnerabilidades de segurança. A equipe de pesquisa espera que este trabalho possa impulsionar mais investigações relacionadas e, por fim, ajudar a desenvolver modelos de linguagem mais robustos e confiáveis.
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MEVHunter
· 07-17 13:37
lmao outro vazamento à espera de acontecer... típico pote de mel do protocolo tbh
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Lonely_Validator
· 07-16 16:18
Afinal, a IA também tem tantas vulnerabilidades.
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APY追逐者
· 07-14 20:20
gpt isto não é apenas um gigante sem cuecas
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ImpermanentLossEnjoyer
· 07-14 20:19
Já disse que o GPT não é confiável.
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FlashLoanLarry
· 07-14 20:19
falei-te sobre aqueles vetores de ataque... smh extração de valor o dia todo
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BridgeJumper
· 07-14 20:15
O GPT-4 pode lidar com o meu relatório de pesquisa?
Estudo de Confiabilidade do Modelo GPT: Revelando Riscos de Vazamento de Privacidade e Ataques Adversariais
O estudo sobre a avaliação da confiabilidade dos modelos de linguagem revela vulnerabilidades potenciais
Recentemente, uma equipe composta por várias universidades e instituições de pesquisa renomadas publicou um estudo abrangente sobre a confiabilidade de grandes modelos de linguagem (LLMs). O estudo analisou modelos como o GPT de forma abrangente, descobrindo alguns problemas relacionados à confiabilidade que não haviam sido divulgados anteriormente.
Pesquisas mostram que os modelos GPT tendem a gerar saídas tóxicas e tendenciosas, além de poderem vazar informações privadas dos dados de treinamento e do histórico de conversas. Curiosamente, embora o GPT-4 seja geralmente mais confiável do que o GPT-3.5 em testes de referência padrão, ele é mais suscetível a ataques quando enfrenta prompts maliciosamente projetados. Isso pode ser devido ao fato de que o GPT-4 segue instruções enganosas de forma mais precisa.
A avaliação analisa de forma abrangente o modelo GPT a partir de oito ângulos diferentes, abrangendo uma variedade de cenários, tarefas, métricas e conjuntos de dados. O objetivo da equipe de pesquisa é avaliar o desempenho do modelo GPT sob diferentes perspectivas de confiabilidade, bem como sua capacidade de adaptação em ambientes adversariais.
Na área de ataques textuais adversariais, os pesquisadores projetaram três cenários de avaliação: testes de referência padrão, testes sob diferentes instruções de tarefa orientadora e testes adversariais mais específicos. Esses testes visam avaliar de forma abrangente a robustez e a vulnerabilidade dos modelos.
A pesquisa também descobriu que o modelo GPT protege bem certos tipos de informações pessoais (, como números de seguro social ), mas ainda existem riscos de vazamento de privacidade em outros aspectos. Especialmente ao injetar informações pessoais no histórico de conversas, o modelo pode vazar essas informações. Além disso, o entendimento do modelo sobre diferentes vocabulários relacionados à privacidade também apresenta variações.
De um modo geral, este estudo fornece uma estrutura abrangente para a avaliação da confiabilidade dos modelos GPT, revelando algumas potenciais vulnerabilidades de segurança. A equipe de pesquisa espera que este trabalho possa impulsionar mais investigações relacionadas e, por fim, ajudar a desenvolver modelos de linguagem mais robustos e confiáveis.