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GPT模型可信度評估揭示多維度潛在風險
生成式預訓練模型可信度評估結果揭示潛在風險
近期,一個由多所知名高校和研究機構聯合組建的研究團隊發布了一項針對大型語言模型(LLMs)可信度的綜合評估結果。該評估聚焦於GPT系列模型,通過多個維度對其可信度進行了全面分析。
研究發現了一些此前未公開的與可信度相關的漏洞。例如,GPT模型容易受誤導產生有害和帶有偏見的輸出,還可能泄露訓練數據和對話歷史中的隱私信息。有趣的是,盡管GPT-4在標準測試中通常比GPT-3.5更可靠,但在面對惡意設計的提示時反而更容易受到攻擊,這可能是由於GPT-4更嚴格地遵循了誤導性指令。
評估從8個角度對GPT模型進行了全面檢驗,包括對抗性魯棒性、有毒性和偏見、隱私保護等方面。研究人員構建了多種評估場景,使用不同的任務描述、系統提示和數據集來測試模型的表現。
在對抗性魯棒性方面,研究發現GPT模型對某些文本攻擊較爲脆弱。在有毒性和偏見方面,模型在一般情況下表現尚可,但在誤導性提示下容易輸出有偏見的內容,且偏見程度因人羣和主題而異。在隱私保護方面,模型可能會泄露訓練數據中的敏感信息,尤其是在特定提示下。
總的來說,這項研究揭示了GPT模型在可信度方面存在的一些潛在風險,爲後續改進提供了方向。研究團隊希望這一評估框架能推動業界共同努力,開發出更安全可靠的語言模型。