Какова надежность генеративной предобученной трансформерной модели (GPT)? Чтобы ответить на этот вопрос, команда, состоящая из нескольких известных университетов и исследовательских институтов, представила платформу для комплексной оценки надежности крупных языковых моделей (LLMs) и подробно описала ее в недавней статье «DecodingTrust: всесторонняя оценка надежности модели GPT».
Исследовательская команда обнаружила несколько важных проблем, связанных с надежностью. Например, модели GPT легко подвергаются манипуляциям, производя токсичный и предвзятый вывод, а также раскрывая личную информацию из данных о тренировках и истории диалогов. Интересно, что, несмотря на то, что GPT-4 обычно более надежен, чем GPT-3.5, в стандартных бенчмарках, при столкновении с злонамеренно разработанными системами или подсказками пользователей, GPT-4 оказывается более уязвимым для атак, что может быть связано с тем, что GPT-4 более строго следует вводящим в заблуждение указаниям.
Эта работа демонстрирует всестороннюю оценку надежности модели GPT и выявляет некоторые ключевые пробелы в доверии. Исследовательская группа поделилась результатами исследования с заинтересованными сторонами, чтобы своевременно решить потенциальные проблемы. Их цель - побудить больше исследователей продолжить углубленное изучение на этой основе, чтобы предотвратить использование этих уязвимостей недобросовестными актерами.
Перспектива надежности языковой модели
Исследовательская команда провела всестороннюю оценку надежности модели GPT с восьми различных точек зрения, охватывающих различные сценарии построения, задачи, показатели и наборы данных. Их основной целью было оценить производительность модели GPT с точки зрения различной надежности, а также ее способность адаптироваться в условиях противодействия.
Например, для оценки устойчивости GPT-3.5 и GPT-4 к текстовым атакующим воздействиям, исследовательская группа разработала три оценочных сценария:
Оценка на стандартном эталоне AdvGLUE, с использованием нулевого описания задачи
Оценка на базе AdvGLUE, предоставление различных указаний по заданиям и разработанных системных подсказок
Оценка сложного антагонистического текста AdvGLUE++, созданного исследовательской командой
Основные выводы DecodingTrust
Исследование выявило некоторые ранее нераскрытые преимущества и угрозы больших языковых моделей в отношении надежности.
В отношении устойчивости моделей к демонстрациям с противоречивыми примерами, GPT-3.5 и GPT-4 не будут сбиты с толку добавленными в демонстрацию контрфактными примерами и даже могут извлечь из них выгоду. Однако демонстрации против мошенничества могут ввести эти модели в заблуждение, заставив их делать неправильные предсказания по контрфактным входным данным, особенно когда контрфактные демонстрации близки к пользовательскому вводу. GPT-4 в этом отношении более подвержен влиянию, чем GPT-3.5.
В отношении токсичности и предвзятости две модели GPT показывают небольшие отклонения по большинству тем стереотипов при доброжелательных и нейтральных системных подсказках. Однако при вводящих в заблуждение системных подсказках они могут быть «обмануты» согласиться с предвзятым содержанием. GPT-4 более подвержен влиянию целенаправленных вводящих в заблуждение системных подсказок, чем GPT-3.5. Смещение модели также зависит от упомянутых в пользовательских подсказках групп населения и тем стереотипов.
Вопросы утечки конфиденциальности показали, что модели GPT могут раскрывать чувствительную информацию из обучающих данных, особенно в некоторых специфических случаях. GPT-4 показывает лучшие результаты в защите личной идентификационной информации по сравнению с GPT-3.5, но обе модели демонстрируют довольно устойчивое поведение при столкновении с определенными типами личной информации. Тем не менее, при определенных условиях обе модели могут раскрывать различные виды личной информации.
В целом, это исследование предоставляет нам важные сведения о надежности моделей GPT, а также выявляет некоторые потенциальные риски и вызовы. Эти выводы имеют важное значение для дальнейшего улучшения и совершенствования крупных языковых моделей, а также указывают направление для будущих исследований.
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» .
Полная оценка надежности модели GPT: преимущества и потенциальные риски.
Всеобъемлющая оценка надежности модели GPT
Какова надежность генеративной предобученной трансформерной модели (GPT)? Чтобы ответить на этот вопрос, команда, состоящая из нескольких известных университетов и исследовательских институтов, представила платформу для комплексной оценки надежности крупных языковых моделей (LLMs) и подробно описала ее в недавней статье «DecodingTrust: всесторонняя оценка надежности модели GPT».
Исследовательская команда обнаружила несколько важных проблем, связанных с надежностью. Например, модели GPT легко подвергаются манипуляциям, производя токсичный и предвзятый вывод, а также раскрывая личную информацию из данных о тренировках и истории диалогов. Интересно, что, несмотря на то, что GPT-4 обычно более надежен, чем GPT-3.5, в стандартных бенчмарках, при столкновении с злонамеренно разработанными системами или подсказками пользователей, GPT-4 оказывается более уязвимым для атак, что может быть связано с тем, что GPT-4 более строго следует вводящим в заблуждение указаниям.
Эта работа демонстрирует всестороннюю оценку надежности модели GPT и выявляет некоторые ключевые пробелы в доверии. Исследовательская группа поделилась результатами исследования с заинтересованными сторонами, чтобы своевременно решить потенциальные проблемы. Их цель - побудить больше исследователей продолжить углубленное изучение на этой основе, чтобы предотвратить использование этих уязвимостей недобросовестными актерами.
Перспектива надежности языковой модели
Исследовательская команда провела всестороннюю оценку надежности модели GPT с восьми различных точек зрения, охватывающих различные сценарии построения, задачи, показатели и наборы данных. Их основной целью было оценить производительность модели GPT с точки зрения различной надежности, а также ее способность адаптироваться в условиях противодействия.
Например, для оценки устойчивости GPT-3.5 и GPT-4 к текстовым атакующим воздействиям, исследовательская группа разработала три оценочных сценария:
Основные выводы DecodingTrust
Исследование выявило некоторые ранее нераскрытые преимущества и угрозы больших языковых моделей в отношении надежности.
В отношении устойчивости моделей к демонстрациям с противоречивыми примерами, GPT-3.5 и GPT-4 не будут сбиты с толку добавленными в демонстрацию контрфактными примерами и даже могут извлечь из них выгоду. Однако демонстрации против мошенничества могут ввести эти модели в заблуждение, заставив их делать неправильные предсказания по контрфактным входным данным, особенно когда контрфактные демонстрации близки к пользовательскому вводу. GPT-4 в этом отношении более подвержен влиянию, чем GPT-3.5.
В отношении токсичности и предвзятости две модели GPT показывают небольшие отклонения по большинству тем стереотипов при доброжелательных и нейтральных системных подсказках. Однако при вводящих в заблуждение системных подсказках они могут быть «обмануты» согласиться с предвзятым содержанием. GPT-4 более подвержен влиянию целенаправленных вводящих в заблуждение системных подсказок, чем GPT-3.5. Смещение модели также зависит от упомянутых в пользовательских подсказках групп населения и тем стереотипов.
Вопросы утечки конфиденциальности показали, что модели GPT могут раскрывать чувствительную информацию из обучающих данных, особенно в некоторых специфических случаях. GPT-4 показывает лучшие результаты в защите личной идентификационной информации по сравнению с GPT-3.5, но обе модели демонстрируют довольно устойчивое поведение при столкновении с определенными типами личной информации. Тем не менее, при определенных условиях обе модели могут раскрывать различные виды личной информации.
В целом, это исследование предоставляет нам важные сведения о надежности моделей GPT, а также выявляет некоторые потенциальные риски и вызовы. Эти выводы имеют важное значение для дальнейшего улучшения и совершенствования крупных языковых моделей, а также указывают направление для будущих исследований.