La evaluación de la credibilidad del modelo GPT revela riesgos potenciales
La Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, junto con varias instituciones como la Universidad de Stanford, ha lanzado una plataforma integral de evaluación de la confiabilidad de modelos de lenguaje a gran escala, que se presentó en el artículo "DecodingTrust: Evaluación integral de la confiabilidad de los modelos GPT".
La investigación ha encontrado algunos problemas potenciales relacionados con la credibilidad. Por ejemplo, el modelo GPT tiende a generar salidas tóxicas y sesgadas, y también puede filtrar información privada de los datos de entrenamiento y el historial de conversaciones. Aunque el GPT-4 suele ser más confiable que el GPT-3.5 en pruebas estándar, es más susceptible a ataques cuando se enfrenta a indicaciones diseñadas maliciosamente, posiblemente porque sigue más estrictamente las instrucciones engañosas.
El equipo de investigación realizó una evaluación exhaustiva del modelo GPT desde 8 perspectivas, incluyendo la robustez contra ataques adversariales, toxicidad y sesgos, filtración de privacidad, entre otros aspectos. La evaluación reveló algunos fenómenos interesantes:
Los modelos GPT no se dejarán engañar por ejemplos contrafactuales, pero pueden ser inducidos a hacer predicciones erróneas por demostraciones de fraude.
Bajo mensajes del sistema engañosos, el modelo es más propenso a generar contenido sesgado, especialmente GPT-4.
El grado de sesgo del modelo depende de la población mencionada y de la sensibilidad del tema.
Los modelos GPT pueden filtrar información privada de los datos de entrenamiento, especialmente en el contexto de indicaciones relacionadas.
GPT-4 es en general más robusto en la protección de la información personal en comparación con GPT-3.5, pero en ciertos casos puede ser más propenso a filtrar la privacidad.
El equipo de investigación afirma que este trabajo es solo un punto de partida y espera poder alentar a más investigadores a seguir esforzándose en esta base para crear modelos más fuertes y confiables. También compartieron los resultados con los desarrolladores relevantes para que puedan tomar medidas a tiempo.
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OnchainDetective
· 07-25 08:50
Ya se había analizado que la filtración de la Llave privada era cuestión de tiempo.
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AlphaBrain
· 07-25 05:40
Tsk tsk, gpt4 se está volviendo cada vez más cobarde.
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GhostAddressMiner
· 07-22 09:46
Ya se había dicho que los datos inevitablemente serían contaminados. Estos modelos ahora incluso están siendo observados en la caché.
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ShibaMillionairen't
· 07-22 09:43
Realmente hay personas que piensan que la IA puede ser completamente confiable, ¿verdad?
El estudio sobre la confiabilidad del modelo GPT revela riesgos de privacidad y sesgo.
La evaluación de la credibilidad del modelo GPT revela riesgos potenciales
La Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, junto con varias instituciones como la Universidad de Stanford, ha lanzado una plataforma integral de evaluación de la confiabilidad de modelos de lenguaje a gran escala, que se presentó en el artículo "DecodingTrust: Evaluación integral de la confiabilidad de los modelos GPT".
La investigación ha encontrado algunos problemas potenciales relacionados con la credibilidad. Por ejemplo, el modelo GPT tiende a generar salidas tóxicas y sesgadas, y también puede filtrar información privada de los datos de entrenamiento y el historial de conversaciones. Aunque el GPT-4 suele ser más confiable que el GPT-3.5 en pruebas estándar, es más susceptible a ataques cuando se enfrenta a indicaciones diseñadas maliciosamente, posiblemente porque sigue más estrictamente las instrucciones engañosas.
El equipo de investigación realizó una evaluación exhaustiva del modelo GPT desde 8 perspectivas, incluyendo la robustez contra ataques adversariales, toxicidad y sesgos, filtración de privacidad, entre otros aspectos. La evaluación reveló algunos fenómenos interesantes:
El equipo de investigación afirma que este trabajo es solo un punto de partida y espera poder alentar a más investigadores a seguir esforzándose en esta base para crear modelos más fuertes y confiables. También compartieron los resultados con los desarrolladores relevantes para que puedan tomar medidas a tiempo.