Evaluación completa de la credibilidad del modelo GPT
¿Cuál es la credibilidad del modelo transformer de preentrenamiento generativo (GPT)? Para responder a esta pregunta, un equipo compuesto por varias universidades e instituciones de investigación de renombre ha lanzado una plataforma integral de evaluación de la credibilidad de los modelos de lenguaje grandes (LLMs), que se detalla en el reciente artículo "DecodingTrust: Evaluación integral de la credibilidad del modelo GPT".
El equipo de investigación ha descubierto algunos problemas importantes relacionados con la credibilidad. Por ejemplo, los modelos de GPT son propensos a ser engañados, produciendo salidas tóxicas y sesgadas, y filtrando información privada de los datos de entrenamiento y el historial de conversaciones. Curiosamente, aunque GPT-4 suele ser más confiable que GPT-3.5 en pruebas de referencia estándar, cuando se enfrenta a sistemas o indicaciones diseñadas maliciosamente, GPT-4 resulta ser más susceptible a ataques, lo que puede deberse a que GPT-4 sigue más estrictamente instrucciones engañosas.
Este trabajo muestra una evaluación exhaustiva de la credibilidad del modelo GPT, revelando algunas brechas clave en la credibilidad. El equipo de investigación ha compartido los resultados con las partes interesadas para abordar posibles problemas de manera oportuna. Su objetivo es alentar a más investigadores a profundizar en este tema, previniendo así que actores malintencionados aprovechen estas vulnerabilidades para causar daño.
Perspectiva de la credibilidad de los modelos de lenguaje
El equipo de investigación realizó una evaluación integral de la credibilidad del modelo GPT desde ocho ángulos diferentes, abarcando una variedad de escenarios de construcción, tareas, métricas y conjuntos de datos. Su objetivo principal era evaluar el rendimiento del modelo GPT desde diferentes perspectivas de credibilidad y su capacidad de adaptación en entornos adversariales.
Por ejemplo, para evaluar la robustez de GPT-3.5 y GPT-4 frente a ataques adversariales de texto, el equipo de investigación construyó tres escenarios de evaluación:
Evaluar en la referencia estándar AdvGLUE, utilizando una descripción de tarea nula.
Evaluar en el benchmark AdvGLUE, proporcionando diferentes instrucciones de tareas directivas y diseñando indicaciones del sistema.
Evaluar el texto adversarial desafiante AdvGLUE++ generado por el equipo de investigación
Principales hallazgos de DecodingTrust
La investigación ha descubierto algunas ventajas y amenazas previamente no reveladas de los modelos de lenguaje de gran tamaño en términos de fiabilidad.
En términos de robustez de los modelos frente a demostraciones adversariales, GPT-3.5 y GPT-4 no se ven engañados por ejemplos contrafactuales añadidos a la demostración, e incluso pueden beneficiarse de ellos. Sin embargo, las demostraciones de fraude pueden engañar a estos modelos, llevando a predicciones incorrectas ante entradas contrafactuales, especialmente cuando las demostraciones contrafactuales están cerca de la entrada del usuario. GPT-4 es más susceptible a esto en comparación con GPT-3.5.
En términos de toxicidad y sesgo, ambos modelos GPT tienen sesgos relativamente bajos sobre la mayoría de los temas de estereotipos bajo mensajes de sistema benignos y no objetivos. Sin embargo, bajo mensajes de sistema engañosos, pueden ser "engañados" para aceptar contenido sesgado. GPT-4 es más susceptible a los mensajes de sistema engañosos dirigidos que GPT-3.5. El sesgo del modelo también depende de los grupos demográficos y los temas de estereotipos mencionados en el mensaje del usuario.
En cuanto a los problemas de filtración de privacidad, la investigación ha encontrado que los modelos GPT pueden filtrar información sensible de los datos de entrenamiento, especialmente en ciertas situaciones específicas. GPT-4 muestra un mejor desempeño en la protección de información de identificación personal en comparación con GPT-3.5, pero ambos modelos se comportan de manera bastante robusta ante ciertos tipos de información personal. Sin embargo, bajo condiciones específicas, ambos modelos pueden filtrar diversos tipos de información personal.
En general, este estudio nos proporciona importantes conocimientos sobre la confiabilidad de los modelos GPT, al mismo tiempo que revela algunos riesgos y desafíos potenciales. Estos hallazgos son significativos para mejorar y perfeccionar los modelos de lenguaje de gran tamaño, y también señalan la dirección para futuras investigaciones.
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Evaluación integral de la confiabilidad del modelo GPT: coexistencia de ventajas y riesgos potenciales
Evaluación completa de la credibilidad del modelo GPT
¿Cuál es la credibilidad del modelo transformer de preentrenamiento generativo (GPT)? Para responder a esta pregunta, un equipo compuesto por varias universidades e instituciones de investigación de renombre ha lanzado una plataforma integral de evaluación de la credibilidad de los modelos de lenguaje grandes (LLMs), que se detalla en el reciente artículo "DecodingTrust: Evaluación integral de la credibilidad del modelo GPT".
El equipo de investigación ha descubierto algunos problemas importantes relacionados con la credibilidad. Por ejemplo, los modelos de GPT son propensos a ser engañados, produciendo salidas tóxicas y sesgadas, y filtrando información privada de los datos de entrenamiento y el historial de conversaciones. Curiosamente, aunque GPT-4 suele ser más confiable que GPT-3.5 en pruebas de referencia estándar, cuando se enfrenta a sistemas o indicaciones diseñadas maliciosamente, GPT-4 resulta ser más susceptible a ataques, lo que puede deberse a que GPT-4 sigue más estrictamente instrucciones engañosas.
Este trabajo muestra una evaluación exhaustiva de la credibilidad del modelo GPT, revelando algunas brechas clave en la credibilidad. El equipo de investigación ha compartido los resultados con las partes interesadas para abordar posibles problemas de manera oportuna. Su objetivo es alentar a más investigadores a profundizar en este tema, previniendo así que actores malintencionados aprovechen estas vulnerabilidades para causar daño.
Perspectiva de la credibilidad de los modelos de lenguaje
El equipo de investigación realizó una evaluación integral de la credibilidad del modelo GPT desde ocho ángulos diferentes, abarcando una variedad de escenarios de construcción, tareas, métricas y conjuntos de datos. Su objetivo principal era evaluar el rendimiento del modelo GPT desde diferentes perspectivas de credibilidad y su capacidad de adaptación en entornos adversariales.
Por ejemplo, para evaluar la robustez de GPT-3.5 y GPT-4 frente a ataques adversariales de texto, el equipo de investigación construyó tres escenarios de evaluación:
Principales hallazgos de DecodingTrust
La investigación ha descubierto algunas ventajas y amenazas previamente no reveladas de los modelos de lenguaje de gran tamaño en términos de fiabilidad.
En términos de robustez de los modelos frente a demostraciones adversariales, GPT-3.5 y GPT-4 no se ven engañados por ejemplos contrafactuales añadidos a la demostración, e incluso pueden beneficiarse de ellos. Sin embargo, las demostraciones de fraude pueden engañar a estos modelos, llevando a predicciones incorrectas ante entradas contrafactuales, especialmente cuando las demostraciones contrafactuales están cerca de la entrada del usuario. GPT-4 es más susceptible a esto en comparación con GPT-3.5.
En términos de toxicidad y sesgo, ambos modelos GPT tienen sesgos relativamente bajos sobre la mayoría de los temas de estereotipos bajo mensajes de sistema benignos y no objetivos. Sin embargo, bajo mensajes de sistema engañosos, pueden ser "engañados" para aceptar contenido sesgado. GPT-4 es más susceptible a los mensajes de sistema engañosos dirigidos que GPT-3.5. El sesgo del modelo también depende de los grupos demográficos y los temas de estereotipos mencionados en el mensaje del usuario.
En cuanto a los problemas de filtración de privacidad, la investigación ha encontrado que los modelos GPT pueden filtrar información sensible de los datos de entrenamiento, especialmente en ciertas situaciones específicas. GPT-4 muestra un mejor desempeño en la protección de información de identificación personal en comparación con GPT-3.5, pero ambos modelos se comportan de manera bastante robusta ante ciertos tipos de información personal. Sin embargo, bajo condiciones específicas, ambos modelos pueden filtrar diversos tipos de información personal.
En general, este estudio nos proporciona importantes conocimientos sobre la confiabilidad de los modelos GPT, al mismo tiempo que revela algunos riesgos y desafíos potenciales. Estos hallazgos son significativos para mejorar y perfeccionar los modelos de lenguaje de gran tamaño, y también señalan la dirección para futuras investigaciones.