Evaluación de la credibilidad del modelo de lenguaje
Investigadores han lanzado recientemente una plataforma integral de evaluación de confiabilidad para modelos de lenguaje grandes (LLMs), presentada en el artículo "DecodingTrust: Evaluación integral de la confiabilidad de los modelos GPT".
Los resultados de la evaluación revelan algunas vulnerabilidades relacionadas con la confiabilidad que eran desconocidas anteriormente. La investigación encontró que el modelo GPT tiende a generar salidas tóxicas y sesgadas, y puede filtrar información privada de los datos de entrenamiento y del historial de conversaciones. Aunque en pruebas de referencia estándar, GPT-4 es generalmente más confiable que GPT-3.5, al enfrentar indicaciones maliciosamente diseñadas, GPT-4 es más susceptible a ataques, posiblemente porque sigue más estrictamente las instrucciones engañosas.
Este trabajo realizó una evaluación exhaustiva de la credibilidad del modelo GPT, revelando las brechas en términos de credibilidad. La base de evaluación está disponible públicamente, y el equipo de investigación espera alentar a otros investigadores a continuar profundizando en este tema para prevenir posibles usos malintencionados.
Se llevó a cabo un análisis exhaustivo del modelo GPT desde ocho ángulos de credibilidad, incluyendo la robustez ante ataques adversariales, toxicidad y sesgo, filtración de privacidad, entre otros. Por ejemplo, para evaluar la robustez ante ataques adversariales en texto, se construyeron tres escenarios de evaluación, que incluyen pruebas de referencia estándar, pruebas bajo diferentes instrucciones de tareas directivas, y pruebas de texto adversarial más desafiantes.
La investigación ha encontrado algunos resultados interesantes. En términos de demostraciones adversariales, el modelo GPT no se ve engañado por ejemplos contrafactuales, pero puede ser engañado por demostraciones anti-fraude. En cuanto a la toxicidad y el sesgo, el modelo GPT muestra poco sesgo bajo indicaciones benignas, pero es fácil que las indicaciones engañosas "induzcan" el acuerdo con contenido sesgado; GPT-4 es más susceptible que GPT-3.5.
En términos de protección de la privacidad, el modelo GPT puede filtrar información sensible de los datos de entrenamiento, como direcciones de correo electrónico. GPT-4 tiene un mejor desempeño en la protección de información de identificación personal en comparación con GPT-3.5, pero ambos son robustos en la protección de ciertos tipos de información. Sin embargo, en algunas ocasiones, GPT-4 puede filtrar la privacidad más fácilmente que GPT-3.5, posiblemente porque sigue instrucciones engañosas de manera más estricta.
Este estudio proporciona una perspectiva integral sobre la evaluación de la confiabilidad de los modelos de lenguaje de gran tamaño, revelando las fortalezas y debilidades de los modelos existentes. Los investigadores esperan que estos hallazgos impulsen el desarrollo de modelos de IA más seguros y confiables.
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TradFiRefugee
· hace13h
El software de seguridad no se hace por gusto.
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DegenWhisperer
· hace13h
Es demasiado real, este es el cofre del tesoro de los VC.
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RugpullSurvivor
· hace13h
Riendo a carcajadas, Comercio de criptomonedas, al mirar todo veo fallos.
Investigación revela vulnerabilidades en la credibilidad del modelo GPT, llama a fortalecer la seguridad de la IA
Evaluación de la credibilidad del modelo de lenguaje
Investigadores han lanzado recientemente una plataforma integral de evaluación de confiabilidad para modelos de lenguaje grandes (LLMs), presentada en el artículo "DecodingTrust: Evaluación integral de la confiabilidad de los modelos GPT".
Los resultados de la evaluación revelan algunas vulnerabilidades relacionadas con la confiabilidad que eran desconocidas anteriormente. La investigación encontró que el modelo GPT tiende a generar salidas tóxicas y sesgadas, y puede filtrar información privada de los datos de entrenamiento y del historial de conversaciones. Aunque en pruebas de referencia estándar, GPT-4 es generalmente más confiable que GPT-3.5, al enfrentar indicaciones maliciosamente diseñadas, GPT-4 es más susceptible a ataques, posiblemente porque sigue más estrictamente las instrucciones engañosas.
Este trabajo realizó una evaluación exhaustiva de la credibilidad del modelo GPT, revelando las brechas en términos de credibilidad. La base de evaluación está disponible públicamente, y el equipo de investigación espera alentar a otros investigadores a continuar profundizando en este tema para prevenir posibles usos malintencionados.
Se llevó a cabo un análisis exhaustivo del modelo GPT desde ocho ángulos de credibilidad, incluyendo la robustez ante ataques adversariales, toxicidad y sesgo, filtración de privacidad, entre otros. Por ejemplo, para evaluar la robustez ante ataques adversariales en texto, se construyeron tres escenarios de evaluación, que incluyen pruebas de referencia estándar, pruebas bajo diferentes instrucciones de tareas directivas, y pruebas de texto adversarial más desafiantes.
La investigación ha encontrado algunos resultados interesantes. En términos de demostraciones adversariales, el modelo GPT no se ve engañado por ejemplos contrafactuales, pero puede ser engañado por demostraciones anti-fraude. En cuanto a la toxicidad y el sesgo, el modelo GPT muestra poco sesgo bajo indicaciones benignas, pero es fácil que las indicaciones engañosas "induzcan" el acuerdo con contenido sesgado; GPT-4 es más susceptible que GPT-3.5.
En términos de protección de la privacidad, el modelo GPT puede filtrar información sensible de los datos de entrenamiento, como direcciones de correo electrónico. GPT-4 tiene un mejor desempeño en la protección de información de identificación personal en comparación con GPT-3.5, pero ambos son robustos en la protección de ciertos tipos de información. Sin embargo, en algunas ocasiones, GPT-4 puede filtrar la privacidad más fácilmente que GPT-3.5, posiblemente porque sigue instrucciones engañosas de manera más estricta.
Este estudio proporciona una perspectiva integral sobre la evaluación de la confiabilidad de los modelos de lenguaje de gran tamaño, revelando las fortalezas y debilidades de los modelos existentes. Los investigadores esperan que estos hallazgos impulsen el desarrollo de modelos de IA más seguros y confiables.