Avaliação da confiabilidade de grandes modelos de linguagem
A Universidade de Illinois em Urbana-Champaign, em conjunto com várias universidades e instituições de pesquisa renomadas, desenvolveu uma plataforma abrangente para avaliar a confiabilidade de grandes modelos de linguagem (LLMs). Este resultado de pesquisa foi publicado em um artigo intitulado "DecodingTrust: Avaliação Abrangente da Confiabilidade de Modelos GPT".
A equipe de pesquisa analisou o modelo GPT sob várias perspectivas e descobriu algumas vulnerabilidades de credibilidade que não haviam sido divulgadas anteriormente. Por exemplo, o modelo GPT é propenso a produzir saídas tóxicas e tendenciosas, além de poder vazar informações privadas contidas em dados de treinamento e histórico de conversas. Curiosamente, embora o GPT-4 seja geralmente mais confiável do que o GPT-3.5 em testes padrão, ele é mais suscetível a ataques quando confrontado com prompts maliciosos projetados especificamente, provavelmente porque segue instruções enganosas de forma mais rigorosa.
A equipe de pesquisa avaliou a confiabilidade do modelo GPT a partir de oito ângulos diferentes, cobrindo vários cenários de aplicação, tipos de tarefa e métricas de avaliação. Eles se concentraram especialmente no desempenho do modelo em ambientes adversariais, como a capacidade de resposta quando confrontado com prompts de sistema maliciosos ou entradas de usuários.
Durante o processo de avaliação, os pesquisadores projetaram vários cenários de teste. Por exemplo, eles usaram um modelo padrão de benchmark AdvGLUE para testar a resistência a ataques adversariais de texto, ao mesmo tempo que criaram um conjunto de dados mais desafiador, o AdvGLUE++, para testar ainda mais a vulnerabilidade do modelo.
Os resultados da pesquisa revelaram alguns fenômenos interessantes. Ao lidar com demonstrações adversariais, o modelo GPT mostrou uma certa robustez, mas também apresentou fraquezas. Especialmente quando confrontado com conteúdo tendencioso, o GPT-4 é mais suscetível a prompts enganosos do que o GPT-3.5.
Em termos de proteção da privacidade, pesquisas descobriram que os modelos GPT podem vazar informações sensíveis dos dados de treinamento, como endereços de e-mail. Embora o GPT-4 se saia bem na proteção de informações de identificação pessoal, ainda pode vazar privacidade em situações específicas.
Este estudo fornece uma base importante para a melhoria da confiabilidade dos modelos de linguagem no futuro. A equipe de pesquisa espera, ao tornar público o seu benchmark de avaliação, incentivar mais pesquisadores a participar e trabalhar juntos para criar modelos de IA mais confiáveis e seguros.
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GasWrangler
· 9h atrás
tecnicamente falando, a vulnerabilidade do gpt-4 é empiricamente comprovada. não estou nada surpreso smh
Estudos autoritários revelam vulnerabilidades na confiabilidade dos modelos GPT. Especialistas pedem melhorias na Segurança da IA.
Avaliação da confiabilidade de grandes modelos de linguagem
A Universidade de Illinois em Urbana-Champaign, em conjunto com várias universidades e instituições de pesquisa renomadas, desenvolveu uma plataforma abrangente para avaliar a confiabilidade de grandes modelos de linguagem (LLMs). Este resultado de pesquisa foi publicado em um artigo intitulado "DecodingTrust: Avaliação Abrangente da Confiabilidade de Modelos GPT".
A equipe de pesquisa analisou o modelo GPT sob várias perspectivas e descobriu algumas vulnerabilidades de credibilidade que não haviam sido divulgadas anteriormente. Por exemplo, o modelo GPT é propenso a produzir saídas tóxicas e tendenciosas, além de poder vazar informações privadas contidas em dados de treinamento e histórico de conversas. Curiosamente, embora o GPT-4 seja geralmente mais confiável do que o GPT-3.5 em testes padrão, ele é mais suscetível a ataques quando confrontado com prompts maliciosos projetados especificamente, provavelmente porque segue instruções enganosas de forma mais rigorosa.
A equipe de pesquisa avaliou a confiabilidade do modelo GPT a partir de oito ângulos diferentes, cobrindo vários cenários de aplicação, tipos de tarefa e métricas de avaliação. Eles se concentraram especialmente no desempenho do modelo em ambientes adversariais, como a capacidade de resposta quando confrontado com prompts de sistema maliciosos ou entradas de usuários.
Durante o processo de avaliação, os pesquisadores projetaram vários cenários de teste. Por exemplo, eles usaram um modelo padrão de benchmark AdvGLUE para testar a resistência a ataques adversariais de texto, ao mesmo tempo que criaram um conjunto de dados mais desafiador, o AdvGLUE++, para testar ainda mais a vulnerabilidade do modelo.
Os resultados da pesquisa revelaram alguns fenômenos interessantes. Ao lidar com demonstrações adversariais, o modelo GPT mostrou uma certa robustez, mas também apresentou fraquezas. Especialmente quando confrontado com conteúdo tendencioso, o GPT-4 é mais suscetível a prompts enganosos do que o GPT-3.5.
Em termos de proteção da privacidade, pesquisas descobriram que os modelos GPT podem vazar informações sensíveis dos dados de treinamento, como endereços de e-mail. Embora o GPT-4 se saia bem na proteção de informações de identificação pessoal, ainda pode vazar privacidade em situações específicas.
Este estudo fornece uma base importante para a melhoria da confiabilidade dos modelos de linguagem no futuro. A equipe de pesquisa espera, ao tornar público o seu benchmark de avaliação, incentivar mais pesquisadores a participar e trabalhar juntos para criar modelos de IA mais confiáveis e seguros.