📢 Gate广场 #NERO发帖挑战# 秀观点赢大奖活动火热开启!
Gate NERO生态周来袭!发帖秀出NERO项目洞察和活动实用攻略,瓜分30,000NERO!
💰️ 15位优质发帖用户 * 2,000枚NERO每人
如何参与:
1️⃣ 调研NERO项目
对NERO的基本面、社区治理、发展目标、代币经济模型等方面进行研究,分享你对项目的深度研究。
2️⃣ 参与并分享真实体验
参与NERO生态周相关活动,并晒出你的参与截图、收益图或实用教程。可以是收益展示、简明易懂的新手攻略、小窍门,也可以是行情点位分析,内容详实优先。
3️⃣ 鼓励带新互动
如果你的帖子吸引到他人参与活动,或者有好友评论“已参与/已交易”,将大幅提升你的获奖概率!
NERO热门活动(帖文需附以下活动链接):
NERO Chain (NERO) 生态周:Gate 已上线 NERO 现货交易,为回馈平台用户,HODLer Airdrop、Launchpool、CandyDrop、余币宝已上线 NERO,邀您体验。参与攻略见公告:https://www.gate.com/announcements/article/46284
高质量帖子Tips:
教程越详细、图片越直观、互动量越高,获奖几率越大!
市场见解独到、真实参与经历、有带新互动者,评选将优先考虑。
帖子需原创,字数不少于250字,且需获得至少3条有效互动
GPT模型可信度评估揭示多维度潜在风险
生成式预训练模型可信度评估结果揭示潜在风险
近期,一个由多所知名高校和研究机构联合组建的研究团队发布了一项针对大型语言模型(LLMs)可信度的综合评估结果。该评估聚焦于GPT系列模型,通过多个维度对其可信度进行了全面分析。
研究发现了一些此前未公开的与可信度相关的漏洞。例如,GPT模型容易受误导产生有害和带有偏见的输出,还可能泄露训练数据和对话历史中的隐私信息。有趣的是,尽管GPT-4在标准测试中通常比GPT-3.5更可靠,但在面对恶意设计的提示时反而更容易受到攻击,这可能是由于GPT-4更严格地遵循了误导性指令。
评估从8个角度对GPT模型进行了全面检验,包括对抗性鲁棒性、有毒性和偏见、隐私保护等方面。研究人员构建了多种评估场景,使用不同的任务描述、系统提示和数据集来测试模型的表现。
在对抗性鲁棒性方面,研究发现GPT模型对某些文本攻击较为脆弱。在有毒性和偏见方面,模型在一般情况下表现尚可,但在误导性提示下容易输出有偏见的内容,且偏见程度因人群和主题而异。在隐私保护方面,模型可能会泄露训练数据中的敏感信息,尤其是在特定提示下。
总的来说,这项研究揭示了GPT模型在可信度方面存在的一些潜在风险,为后续改进提供了方向。研究团队希望这一评估框架能推动业界共同努力,开发出更安全可靠的语言模型。