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今日arXiv最熱大模型論文:UCLA:瘋狂試探大模型的底線,揭露各大模型的拒絕邊界

AIGC動態1年前 (2024)發布 夕小瑤科技說
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今日arXiv最熱大模型論文:UCLA:瘋狂試探大模型的底線,揭露各大模型的拒絕邊界

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原標題:今日arXiv最熱大模型論文:UCLA:瘋狂試探大模型的底線,揭露各大模型的拒絕邊界
關鍵字:提示,模型,數據,類別,系列
文章來源:夕小瑤科技說
內容字數:0字

內容摘要:


夕小瑤科技說 原創作者 | 任同學在探索人工智能的邊界時,我們常常想像一臺能夠回答任何問題、解決任何謎團的全知型機器。但這樣的機器,也需要一劑安全性的”預防針”來確保它不會四處散播有害內容。
隨著研究者們在構建安全機制上取得了顯著進展,這些模型在回答某些問題時卻表現出了過度拒絕(over-refusal) 的現象,即過于頻繁地拒絕回答問題。
想像一下,一個溫和的問候可能會被誤判為攻擊性,或者是一條尋求幫助的提示被拒之門外。這種行為限制了模型的實用性和用戶體驗。
為了解決這一問題,UCLA 和 UCB 的研究團隊提出了OR-Bench,一個專門用于評估和改進LLMs過度拒絕現象的新基準。在這個基準中,總共有80 K個 “看似有害” 的提示,還有一組1000個特別有挑戰性的難題,以及600個有害提示。
▲圖 1:看似有害的提示拒絕率與有害提示拒絕率。表現最好的模型應該位于左上角,其中模型拒絕的安全提示最少,拒絕的有害提示最多。GPT-4-turbo-2024-04-09、Llama-3-70b 和 Gemini-1.5-pro* 被用作調節器,因此結果可能偏向于這 3 個模型系列及其相


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文章來源:夕小瑤科技說
作者微信:xixiaoyaoQAQ
作者簡介:專業、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員,覆蓋500多家海內外機構投資人,互聯網大廠中高管和AI公司創始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠,兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作:zym5189

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