大規模言語モデルの信頼性を評価する
複数の著名な大学と研究機関が共同で行った研究が、最近、大型言語モデル(LLMs)に対する包括的な信頼性評価プラットフォームを発表しました。この研究は、GPTなどのモデルの信頼性を包括的に評価し、その中に存在する潜在的な脆弱性を明らかにすることを目的としています。
研究チームは、以前は公表されていなかった信頼性に関連するいくつかの問題を発見しました。たとえば、GPTモデルは有害で偏見のある出力を生成しやすく、トレーニングデータや対話履歴に含まれるプライバシー情報を漏洩する可能性があります。興味深いことに、GPT-4は標準テストでは通常GPT-3.5よりも信頼性が高いですが、巧妙に設計された誤解を招くプロンプトに直面した場合、GPT-4は逆に攻撃を受けやすくなります。これは、GPT-4がこれらの誤解を招く指示に対してより厳密に従っているためかもしれません。
研究チームは、対抗的攻撃の堅牢性を含む8つの異なる視点からGPTモデルを包括的に評価しました。