全面評估GPT模型的可信度

近期，一個由多所著名大學和研究機構組成的團隊發布了一個綜合評估大型語言模型(LLMs)可信度的平台。該研究成果在最新論文《DecodingTrust：全面評估GPT模型的可信度》中進行了詳細介紹。

研究發現了一些之前未公開的與可信度相關的漏洞。例如，GPT模型容易產生有毒和帶有偏見的輸出，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在標準基準測試中通常比GPT-3.5更可靠，但在面對惡意設計的指令時卻更容易受到攻擊，這可能是因爲GPT-4更精確地執行了誤導性指令。

研究團隊從八個不同角度對GPT模型進行了全面的可信度評估，涵蓋了不同的構建場景、任務、指標和數據集。評估目標包括:1)GPT模型在不同可信度視角下的表現;2)其在對抗性環境中的適應能力。

在對抗性文本攻擊的魯棒性方面，研究者設計了三種評估場景:標準基準測試、不同指導說明下的表現、以及面對更具挑戰性的對抗性文本時的表現。

研究揭示了一些有趣的發現。在模型對對抗性演示的魯棒性方面，GPT-3.5和GPT-4不會被反事實示例誤導，但在某些情況下可能會受到影響。在有毒性和偏見方面，兩種模型在正常情況下表現良好，但在面對誤導性指令時都可能產生有偏見的內容，而GPT-4似乎更容易受到影響。

關於隱私泄露問題，研究發現GPT模型可能會泄露訓練數據中的敏感信息，尤其是在特定上下文或少樣本演示的情況下。總體而言，GPT-4在保護個人身分信息方面比GPT-3.5更穩健，但兩種模型都可能在某些情況下泄露隱私信息。

這項研究爲我們提供了對GPT模型可信度的全面評估，揭示了一些潛在的問題和改進空間。研究團隊希望這項工作能夠鼓勵更多研究者參與，共同努力創造更強大、更可信的模型。