语言模型可信度评估研究揭示潜在漏洞

近期，一个由多所知名大学和研究机构组成的团队发布了一项针对大型语言模型(LLMs)可信度的综合评估研究。该研究对GPT等模型进行了全面分析，发现了一些此前未曾披露的与可信度相关的问题。

研究表明，GPT模型容易产生有毒和带有偏见的输出，还可能泄露训练数据和对话历史中的隐私信息。有趣的是，尽管GPT-4在标准基准测试中通常比GPT-3.5更可靠，但在面对恶意设计的提示时，反而更容易受到攻击。这可能是由于GPT-4更精确地遵循了误导性指令。

该评估从八个不同角度对GPT模型进行了全面分析，涵盖了多种场景、任务、指标和数据集。研究团队的目标是评估GPT模型在不同可信度视角下的表现，以及它们在对抗性环境中的适应能力。

在对抗性文本攻击方面，研究人员设计了三种评估场景:标准基准测试、不同指导性任务说明下的测试，以及针对性更强的对抗性文本测试。这些测试旨在全面评估模型的鲁棒性和脆弱性。

研究还发现，GPT模型对某些类型的隐私信息(如社会安全号码)保护较好，但在其他方面仍存在隐私泄露风险。特别是在对话历史中注入私人信息时，模型可能会泄露这些信息。此外，模型对不同隐私相关词汇的理解也存在差异。

总的来说，这项研究为GPT模型的可信度评估提供了一个全面的框架，揭示了一些潜在的安全隐患。研究团队希望这项工作能够推动更多相关研究，并最终帮助开发出更强大、更可靠的语言模型。