Исследование оценки надежности языковых моделей выявляет потенциальные уязвимости
Недавно команда, состоящая из нескольких известных университетов и исследовательских институтов, опубликовала комплексное исследование, посвященное оценке надежности крупных языковых моделей (LLMs). Исследование провело глубокий анализ моделей, таких как GPT, и выявило некоторые ранее нераскрытые проблемы, связанные с надежностью.
Исследования показывают, что модели GPT склонны к созданию токсичного и предвзятого контента, а также могут раскрывать конфиденциальную информацию из тренировочных данных и истории диалогов. Интересно, что хотя GPT-4 обычно более надежен, чем GPT-3.5, в стандартных бенчмарках, он оказывается более уязвимым к злонамеренно разработанным подсказкам. Это может быть связано с тем, что GPT-4 более точно следует вводящим в заблуждение инструкциям.
Данная оценка представляет собой всесторонний анализ модели GPT с восьми различных точек зрения, охватывающий множество сценариев, задач, показателей и наборов данных. Цель исследовательской группы заключается в оценке производительности модели GPT с разных точек зрения доверия, а также в ее способности адаптироваться в условиях противодействия.
В области атак на текст с использованием противоречивых данных исследователи разработали три сценария оценки: стандартные тесты, тесты с различными инструкциями по заданиям и более целенаправленные тесты на противоречивые тексты. Эти тесты направлены на всестороннюю оценку устойчивости и уязвимости модели.
Исследование также показало, что модель GPT хорошо защищает некоторые типы личной информации (, такие как номер социального страхования ), однако в других аспектах все еще существует риск утечки личной информации. В частности, при инъекции личной информации в историю диалога модель может раскрывать эту информацию. Кроме того, существует разница в понимании моделью различных терминов, связанных с конфиденциальностью.
В целом, это исследование предлагает всеобъемлющую структуру для оценки надежности моделей GPT, выявляя некоторые потенциальные угрозы безопасности. Исследовательская группа надеется, что эта работа сможет стимулировать更多 связанных исследований и в конечном итоге помочь в разработке более мощных и надежных языковых моделей.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
22 Лайков
Награда
22
8
Поделиться
комментарий
0/400
MEVHunter
· 07-17 13:37
лmao еще одна утечка, которая вот-вот произойдет... типичная приманка протокола, если честно
Посмотреть ОригиналОтветить0
Lonely_Validator
· 07-16 16:18
Оказывается, у ИИ тоже есть так много уязвимостей.
Посмотреть ОригиналОтветить0
APY追逐者
· 07-14 20:20
gpt это же гигант без штанов
Посмотреть ОригиналОтветить0
ImpermanentLossEnjoyer
· 07-14 20:19
Я же говорил, что GPT ненадежен.
Посмотреть ОригиналОтветить0
FlashLoanLarry
· 07-14 20:19
сказал же тебе о них атаках... смх извлечение стоимости целый день
Посмотреть ОригиналОтветить0
BridgeJumper
· 07-14 20:15
Может ли GPT-4 обработать мой исследовательский отчет?~
Исследование надежности модели GPT: раскрытие рисков утечки конфиденциальности и атак противодействия
Исследование оценки надежности языковых моделей выявляет потенциальные уязвимости
Недавно команда, состоящая из нескольких известных университетов и исследовательских институтов, опубликовала комплексное исследование, посвященное оценке надежности крупных языковых моделей (LLMs). Исследование провело глубокий анализ моделей, таких как GPT, и выявило некоторые ранее нераскрытые проблемы, связанные с надежностью.
Исследования показывают, что модели GPT склонны к созданию токсичного и предвзятого контента, а также могут раскрывать конфиденциальную информацию из тренировочных данных и истории диалогов. Интересно, что хотя GPT-4 обычно более надежен, чем GPT-3.5, в стандартных бенчмарках, он оказывается более уязвимым к злонамеренно разработанным подсказкам. Это может быть связано с тем, что GPT-4 более точно следует вводящим в заблуждение инструкциям.
Данная оценка представляет собой всесторонний анализ модели GPT с восьми различных точек зрения, охватывающий множество сценариев, задач, показателей и наборов данных. Цель исследовательской группы заключается в оценке производительности модели GPT с разных точек зрения доверия, а также в ее способности адаптироваться в условиях противодействия.
В области атак на текст с использованием противоречивых данных исследователи разработали три сценария оценки: стандартные тесты, тесты с различными инструкциями по заданиям и более целенаправленные тесты на противоречивые тексты. Эти тесты направлены на всестороннюю оценку устойчивости и уязвимости модели.
Исследование также показало, что модель GPT хорошо защищает некоторые типы личной информации (, такие как номер социального страхования ), однако в других аспектах все еще существует риск утечки личной информации. В частности, при инъекции личной информации в историю диалога модель может раскрывать эту информацию. Кроме того, существует разница в понимании моделью различных терминов, связанных с конфиденциальностью.
В целом, это исследование предлагает всеобъемлющую структуру для оценки надежности моделей GPT, выявляя некоторые потенциальные угрозы безопасности. Исследовательская группа надеется, что эта работа сможет стимулировать更多 связанных исследований и в конечном итоге помочь в разработке более мощных и надежных языковых моделей.