全面评估GPT模型的可信度

近期，一个由多所著名大学和研究机构组成的团队发布了一个综合评估大型语言模型(LLMs)可信度的平台。该研究成果在最新论文《DecodingTrust：全面评估GPT模型的可信度》中进行了详细介绍。

研究发现了一些之前未公开的与可信度相关的漏洞。例如，GPT模型容易产生有毒和带有偏见的输出，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在标准基准测试中通常比GPT-3.5更可靠，但在面对恶意设计的指令时却更容易受到攻击，这可能是因为GPT-4更精确地执行了误导性指令。

研究团队从八个不同角度对GPT模型进行了全面的可信度评估，涵盖了不同的构建场景、任务、指标和数据集。评估目标包括:1)GPT模型在不同可信度视角下的表现;2)其在对抗性环境中的适应能力。

在对抗性文本攻击的鲁棒性方面，研究者设计了三种评估场景:标准基准测试、不同指导说明下的表现、以及面对更具挑战性的对抗性文本时的表现。

研究揭示了一些有趣的发现。在模型对对抗性演示的鲁棒性方面，GPT-3.5和GPT-4不会被反事实示例误导，但在某些情况下可能会受到影响。在有毒性和偏见方面，两种模型在正常情况下表现良好，但在面对误导性指令时都可能产生有偏见的内容，而GPT-4似乎更容易受到影响。

关于隐私泄露问题，研究发现GPT模型可能会泄露训练数据中的敏感信息，尤其是在特定上下文或少样本演示的情况下。总体而言，GPT-4在保护个人身份信息方面比GPT-3.5更稳健，但两种模型都可能在某些情况下泄露隐私信息。

这项研究为我们提供了对GPT模型可信度的全面评估，揭示了一些潜在的问题和改进空间。研究团队希望这项工作能够鼓励更多研究者参与，共同努力创造更强大、更可信的模型。