Avaliação abrangente da credibilidade do modelo GPT
Qual é a confiabilidade do modelo de transformer pré-treinado gerativo (GPT)? Para responder a essa questão, uma equipe composta por várias universidades e instituições de pesquisa renomadas lançou uma plataforma de avaliação de confiabilidade abrangente para modelos de linguagem de grande porte (LLMs) e detalhou isso em um artigo recente intitulado "DecodingTrust: Avaliação abrangente da confiabilidade do modelo GPT."
A equipe de pesquisa descobriu algumas questões importantes relacionadas à confiabilidade. Por exemplo, o modelo GPT é suscetível a ser enganado, gerando saídas tóxicas e tendenciosas, além de vazar informações privadas dos dados de treinamento e do histórico de conversas. Curiosamente, embora o GPT-4 seja geralmente mais confiável do que o GPT-3.5 em testes padrão, ele é mais vulnerável a ataques quando enfrenta sistemas ou prompts maliciosamente projetados, o que pode ser devido ao fato de que o GPT-4 segue mais rigorosamente instruções enganosas.
Este trabalho demonstra uma avaliação abrangente da credibilidade do modelo GPT, revelando algumas lacunas críticas na credibilidade. A equipe de pesquisa já compartilhou os resultados do estudo com as partes interessadas, a fim de resolver rapidamente os problemas potenciais. O seu objetivo é incentivar mais investigadores a continuar a aprofundar nesta base, prevenindo assim que agentes mal-intencionados explorem estas vulnerabilidades para causar danos.
Perspectiva da Credibilidade dos Modelos de Linguagem
A equipe de pesquisa realizou uma avaliação abrangente da credibilidade do modelo GPT a partir de oito perspectivas diferentes, abrangendo vários cenários de construção, tarefas, métricas e conjuntos de dados. O principal objetivo deles é avaliar o desempenho do modelo GPT sob diferentes perspectivas de credibilidade e sua capacidade de adaptação em ambientes adversos.
Por exemplo, para avaliar a robustez do GPT-3.5 e do GPT-4 contra ataques adversariais de texto, a equipe de pesquisa construiu três cenários de avaliação:
Avaliação na base padrão AdvGLUE, utilizando a descrição da tarefa nula.
Avaliar no benchmark AdvGLUE, fornecendo diferentes instruções de tarefas orientadoras e prompts de sistema projetados.
Avaliação de textos adversariais desafiadores gerados pela equipe de pesquisa AdvGLUE++
Principais descobertas da DecodingTrust
A pesquisa revelou algumas vantagens e ameaças anteriormente não divulgadas dos grandes modelos de linguagem em termos de confiabilidade.
No que diz respeito à robustez dos modelos em relação a demonstrações adversariais, o GPT-3.5 e o GPT-4 não são enganados por exemplos contrafactuais adicionados à demonstração, podendo até beneficiar-se deles. No entanto, demonstrações anti-fraude podem induzir esses modelos a fazer previsões erradas sobre entradas contrafactuais, especialmente quando as demonstrações contrafactuais estão próximas da entrada do usuário. O GPT-4 é mais suscetível a isso do que o GPT-3.5.
Em termos de toxicidade e preconceito, os dois modelos GPT apresentam pouca variação na viés sobre a maioria dos tópicos de estereótipos sob prompts benéficos e sem objetivos. No entanto, sob prompts enganosos, eles podem ser "induzidos" a concordar com conteúdos preconceituosos. O GPT-4 é mais suscetível a ser influenciado por prompts enganosos direcionados do que o GPT-3.5. O viés do modelo também depende dos grupos populacionais e dos tópicos de estereótipos mencionados nos prompts dos usuários.
Em relação ao problema da divulgação de privacidade, estudos descobriram que o modelo GPT pode vazar informações sensíveis dos dados de treinamento, especialmente em certas circunstâncias específicas. O GPT-4 apresenta um desempenho melhor na proteção de informações de identificação pessoal em comparação ao GPT-3.5, mas ambos os modelos se mostram relativamente robustos ao enfrentar certos tipos de informações pessoais. No entanto, sob condições específicas, ambos os modelos podem vazar vários tipos de informações pessoais.
De uma forma geral, este estudo nos fornece importantes insights sobre a confiabilidade dos modelos GPT, ao mesmo tempo que revela alguns riscos e desafios potenciais. Essas descobertas são de grande importância para a melhoria e o aprimoramento contínuo de grandes modelos de linguagem, além de apontar direções para pesquisas futuras.
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
Avaliação abrangente da confiabilidade do modelo GPT: coexistência de vantagens e riscos potenciais
Avaliação abrangente da credibilidade do modelo GPT
Qual é a confiabilidade do modelo de transformer pré-treinado gerativo (GPT)? Para responder a essa questão, uma equipe composta por várias universidades e instituições de pesquisa renomadas lançou uma plataforma de avaliação de confiabilidade abrangente para modelos de linguagem de grande porte (LLMs) e detalhou isso em um artigo recente intitulado "DecodingTrust: Avaliação abrangente da confiabilidade do modelo GPT."
A equipe de pesquisa descobriu algumas questões importantes relacionadas à confiabilidade. Por exemplo, o modelo GPT é suscetível a ser enganado, gerando saídas tóxicas e tendenciosas, além de vazar informações privadas dos dados de treinamento e do histórico de conversas. Curiosamente, embora o GPT-4 seja geralmente mais confiável do que o GPT-3.5 em testes padrão, ele é mais vulnerável a ataques quando enfrenta sistemas ou prompts maliciosamente projetados, o que pode ser devido ao fato de que o GPT-4 segue mais rigorosamente instruções enganosas.
Este trabalho demonstra uma avaliação abrangente da credibilidade do modelo GPT, revelando algumas lacunas críticas na credibilidade. A equipe de pesquisa já compartilhou os resultados do estudo com as partes interessadas, a fim de resolver rapidamente os problemas potenciais. O seu objetivo é incentivar mais investigadores a continuar a aprofundar nesta base, prevenindo assim que agentes mal-intencionados explorem estas vulnerabilidades para causar danos.
Perspectiva da Credibilidade dos Modelos de Linguagem
A equipe de pesquisa realizou uma avaliação abrangente da credibilidade do modelo GPT a partir de oito perspectivas diferentes, abrangendo vários cenários de construção, tarefas, métricas e conjuntos de dados. O principal objetivo deles é avaliar o desempenho do modelo GPT sob diferentes perspectivas de credibilidade e sua capacidade de adaptação em ambientes adversos.
Por exemplo, para avaliar a robustez do GPT-3.5 e do GPT-4 contra ataques adversariais de texto, a equipe de pesquisa construiu três cenários de avaliação:
Principais descobertas da DecodingTrust
A pesquisa revelou algumas vantagens e ameaças anteriormente não divulgadas dos grandes modelos de linguagem em termos de confiabilidade.
No que diz respeito à robustez dos modelos em relação a demonstrações adversariais, o GPT-3.5 e o GPT-4 não são enganados por exemplos contrafactuais adicionados à demonstração, podendo até beneficiar-se deles. No entanto, demonstrações anti-fraude podem induzir esses modelos a fazer previsões erradas sobre entradas contrafactuais, especialmente quando as demonstrações contrafactuais estão próximas da entrada do usuário. O GPT-4 é mais suscetível a isso do que o GPT-3.5.
Em termos de toxicidade e preconceito, os dois modelos GPT apresentam pouca variação na viés sobre a maioria dos tópicos de estereótipos sob prompts benéficos e sem objetivos. No entanto, sob prompts enganosos, eles podem ser "induzidos" a concordar com conteúdos preconceituosos. O GPT-4 é mais suscetível a ser influenciado por prompts enganosos direcionados do que o GPT-3.5. O viés do modelo também depende dos grupos populacionais e dos tópicos de estereótipos mencionados nos prompts dos usuários.
Em relação ao problema da divulgação de privacidade, estudos descobriram que o modelo GPT pode vazar informações sensíveis dos dados de treinamento, especialmente em certas circunstâncias específicas. O GPT-4 apresenta um desempenho melhor na proteção de informações de identificação pessoal em comparação ao GPT-3.5, mas ambos os modelos se mostram relativamente robustos ao enfrentar certos tipos de informações pessoais. No entanto, sob condições específicas, ambos os modelos podem vazar vários tipos de informações pessoais.
De uma forma geral, este estudo nos fornece importantes insights sobre a confiabilidade dos modelos GPT, ao mesmo tempo que revela alguns riscos e desafios potenciais. Essas descobertas são de grande importância para a melhoria e o aprimoramento contínuo de grandes modelos de linguagem, além de apontar direções para pesquisas futuras.