# GPTモデルの信頼性を評価するための包括的研究イリノイ大学シャンペーン校は、スタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレー校、人工知能安全センター、マイクロソフトリサーチと共同で、大型言語モデル(LLMs)の総合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、最近発表された論文「DecodingTrust: GPTモデルの信頼性を包括的に評価する」に詳しく紹介されています。研究チームは、信頼性に関連する新しい脆弱性をいくつか発見しました。例えば、GPTモデルは有毒で偏った出力を生成しやすく、トレーニングデータや会話履歴のプライバシー情報を漏洩する可能性があります。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、悪意のある設計のプロンプトに直面すると、GPT-4は逆に攻撃を受けやすくなる可能性があり、これは誤解を招く指示に厳格に従っているためかもしれません。この研究は、GPTモデルに対する包括的な信頼性評価を示し、存在する信頼性のギャップを明らかにしました。研究チームは、マイクロソフトの製品部門と協力し、発見された潜在的な脆弱性が現在のユーザー向けサービスに影響を与えないことを確認しました。また、OpenAIと研究成果を共有し、OpenAIは関連モデルのシステム説明にこれらの潜在的な脆弱性を明記しました。研究チームは、この作業を通じて学術界がさらなる研究を行い、悪意のある行為者による脆弱性の悪用を防ぐことを奨励したいと考えています。彼らはこの評価を出発点と見なしており、他の関係者と協力し、この基盤の上にさらなる努力を続け、より強力で信頼性の高いモデルを作成したいと考えています。協力を促進するために、彼らが公開したベンチマークコードは非常に高い拡張性と使いやすさを備えています。## 言語モデルの信頼性評価の視点大規模言語モデルが医療や金融などの敏感な分野を含むさまざまな分野で広く適用される中、その信頼性の包括的な評価が特に重要になっています。研究チームは、さまざまな応用シナリオ、タスク、指標、データセットをカバーする8つの視点からGPTモデルを包括的に評価しました。彼らの目標は、1)GPTモデルの異なる信頼性の視点でのパフォーマンスを評価することです; 2)それが対抗環境(における適応能力、つまり対抗的システム/ユーザー提示やデモ)における能力です。GPT-3.5とGPT-4のテキスト対抗攻撃に対するロバスト性を評価するために、研究チームは3つの評価シナリオを構築しました:1. 標準AdvGLUEベンチマークで評価を行い、中立的なタスク記述を採用し、目的は評価することです： a) GPTモデルの既存のテキスト対抗攻撃に対する脆弱性; b) 異なるGPTモデルと最先端モデルのAdvGLUEベンチマークにおけるロバスト性の比較; c) 攻撃に対するモデルの指示遵守能力への影響; d) 現在の攻撃戦略の移転可能性。2. AdvGLUEベンチマークで評価を行い、異なる指導的タスクの説明と設計されたシステムのヒントを提供し、モデルが異なる(対抗的)タスクの説明とシステムのヒントの下での回復能力を研究します。3. 研究チームが生成した挑戦的な対抗テキストAdvGLUE++に対してGPT-3.5とGPT-4を評価し、異なる環境で強力な対抗攻撃を受けた際の脆弱性をさらにテストします。## DecodingTrustの主な調査結果研究によって、大型言語モデルの信頼性に関するいくつかの以前は開示されていなかった利点と脅威が発見されました:1. 対抗的なデモの堅牢性に関して、GPT-3.5とGPT-4は反実例に惑わされず、むしろそこから利益を得る可能性があります。しかし、反詐欺デモは、特に反実例がユーザーの入力に近い場合に、両方のモデルが反実例入力に対して誤った予測をするのに影響を与える可能性があり、GPT-4はより影響を受けやすいです。2. 毒性や偏見に関して、2つのモデルは良性および中立的なシステムプロンプトの下でほとんどのステレオタイプテーマに対する偏りがあまりありません。しかし、誤解を招くシステムプロンプトの下では、彼らは偏見のある内容に同意するよう「誘導」される可能性があります。GPT-4はGPT-3.5よりも、ターゲットを絞った誤解を招くシステムプロンプトの影響を受けやすいです。3. モデルのバイアスの程度は、ユーザーのプロンプトで言及される人々とステレオタイプのテーマに依存します。特定の敏感なトピックに対して、モデルはバイアスが小さい傾向があり、これはターゲットを絞った微調整を受けた可能性があります。4. プライバシー保護の観点から、GPTモデルはトレーニングデータに含まれる機密情報、例えば電子メールアドレスを漏洩する可能性があります。特定の状況下では、補足的な知識を利用することで情報抽出の精度が大幅に向上することがあります。両方のモデルは、会話の履歴に注入されたプライベート情報を漏洩する可能性があります。5. GPT-4は個人識別情報(PII)の保護においてGPT-3.5よりも堅牢ですが、両者は社会保障番号(のような特定の種類のPII)に対しても堅牢です。しかし、特定の状況においては、両方のモデルがすべての種類のPIIを漏洩する可能性があります。6. GPTモデルは異なるプライバシー関連の用語に対する理解能力に差異が存在します。特定のプロンプトにおいて、GPT-4はGPT-3.5よりもプライバシーを漏洩する可能性が高く、これは誤解を招く指示により厳格に従ったためかもしれません。この研究は、GPTモデルの信頼性評価に関する包括的な視点を提供し、既存のモデルの長所と短所を明らかにしました。これらの発見は、大規模言語モデルの安全な開発と応用を促進する上で重要な意義を持っています。
GPTモデルの信頼性研究が新たな脆弱性を明らかにし、安全性に懸念が生じる
GPTモデルの信頼性を評価するための包括的研究
イリノイ大学シャンペーン校は、スタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレー校、人工知能安全センター、マイクロソフトリサーチと共同で、大型言語モデル(LLMs)の総合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、最近発表された論文「DecodingTrust: GPTモデルの信頼性を包括的に評価する」に詳しく紹介されています。
研究チームは、信頼性に関連する新しい脆弱性をいくつか発見しました。例えば、GPTモデルは有毒で偏った出力を生成しやすく、トレーニングデータや会話履歴のプライバシー情報を漏洩する可能性があります。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、悪意のある設計のプロンプトに直面すると、GPT-4は逆に攻撃を受けやすくなる可能性があり、これは誤解を招く指示に厳格に従っているためかもしれません。
この研究は、GPTモデルに対する包括的な信頼性評価を示し、存在する信頼性のギャップを明らかにしました。研究チームは、マイクロソフトの製品部門と協力し、発見された潜在的な脆弱性が現在のユーザー向けサービスに影響を与えないことを確認しました。また、OpenAIと研究成果を共有し、OpenAIは関連モデルのシステム説明にこれらの潜在的な脆弱性を明記しました。
研究チームは、この作業を通じて学術界がさらなる研究を行い、悪意のある行為者による脆弱性の悪用を防ぐことを奨励したいと考えています。彼らはこの評価を出発点と見なしており、他の関係者と協力し、この基盤の上にさらなる努力を続け、より強力で信頼性の高いモデルを作成したいと考えています。協力を促進するために、彼らが公開したベンチマークコードは非常に高い拡張性と使いやすさを備えています。
言語モデルの信頼性評価の視点
大規模言語モデルが医療や金融などの敏感な分野を含むさまざまな分野で広く適用される中、その信頼性の包括的な評価が特に重要になっています。研究チームは、さまざまな応用シナリオ、タスク、指標、データセットをカバーする8つの視点からGPTモデルを包括的に評価しました。
彼らの目標は、1)GPTモデルの異なる信頼性の視点でのパフォーマンスを評価することです; 2)それが対抗環境(における適応能力、つまり対抗的システム/ユーザー提示やデモ)における能力です。
GPT-3.5とGPT-4のテキスト対抗攻撃に対するロバスト性を評価するために、研究チームは3つの評価シナリオを構築しました:
標準AdvGLUEベンチマークで評価を行い、中立的なタスク記述を採用し、目的は評価することです： a) GPTモデルの既存のテキスト対抗攻撃に対する脆弱性; b) 異なるGPTモデルと最先端モデルのAdvGLUEベンチマークにおけるロバスト性の比較; c) 攻撃に対するモデルの指示遵守能力への影響; d) 現在の攻撃戦略の移転可能性。
AdvGLUEベンチマークで評価を行い、異なる指導的タスクの説明と設計されたシステムのヒントを提供し、モデルが異なる(対抗的)タスクの説明とシステムのヒントの下での回復能力を研究します。
研究チームが生成した挑戦的な対抗テキストAdvGLUE++に対してGPT-3.5とGPT-4を評価し、異なる環境で強力な対抗攻撃を受けた際の脆弱性をさらにテストします。
DecodingTrustの主な調査結果
研究によって、大型言語モデルの信頼性に関するいくつかの以前は開示されていなかった利点と脅威が発見されました:
対抗的なデモの堅牢性に関して、GPT-3.5とGPT-4は反実例に惑わされず、むしろそこから利益を得る可能性があります。しかし、反詐欺デモは、特に反実例がユーザーの入力に近い場合に、両方のモデルが反実例入力に対して誤った予測をするのに影響を与える可能性があり、GPT-4はより影響を受けやすいです。
毒性や偏見に関して、2つのモデルは良性および中立的なシステムプロンプトの下でほとんどのステレオタイプテーマに対する偏りがあまりありません。しかし、誤解を招くシステムプロンプトの下では、彼らは偏見のある内容に同意するよう「誘導」される可能性があります。GPT-4はGPT-3.5よりも、ターゲットを絞った誤解を招くシステムプロンプトの影響を受けやすいです。
モデルのバイアスの程度は、ユーザーのプロンプトで言及される人々とステレオタイプのテーマに依存します。特定の敏感なトピックに対して、モデルはバイアスが小さい傾向があり、これはターゲットを絞った微調整を受けた可能性があります。
プライバシー保護の観点から、GPTモデルはトレーニングデータに含まれる機密情報、例えば電子メールアドレスを漏洩する可能性があります。特定の状況下では、補足的な知識を利用することで情報抽出の精度が大幅に向上することがあります。両方のモデルは、会話の履歴に注入されたプライベート情報を漏洩する可能性があります。
GPT-4は個人識別情報(PII)の保護においてGPT-3.5よりも堅牢ですが、両者は社会保障番号(のような特定の種類のPII)に対しても堅牢です。しかし、特定の状況においては、両方のモデルがすべての種類のPIIを漏洩する可能性があります。
GPTモデルは異なるプライバシー関連の用語に対する理解能力に差異が存在します。特定のプロンプトにおいて、GPT-4はGPT-3.5よりもプライバシーを漏洩する可能性が高く、これは誤解を招く指示により厳格に従ったためかもしれません。
この研究は、GPTモデルの信頼性評価に関する包括的な視点を提供し、既存のモデルの長所と短所を明らかにしました。これらの発見は、大規模言語モデルの安全な開発と応用を促進する上で重要な意義を持っています。