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原標題：「大模型」檢測「大模型」缺陷，從錯誤中高效學習
關鍵字：報告,模型,缺陷,任務,框架
文章來源：人工智能學家
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來源：內容來自：GLM 技術團隊
第一個在通用任務上系統探索 LLM 缺陷發掘過程的框架。大語言模型（LLM）的一絲缺陷，可能會直接導致實際部署生產中的嚴重隱患。
盡管 LLM 的功能越來越強大，但它們仍然存在不易察覺的缺陷，比如在執行指令或編碼任務時出現錯誤。因此，系統地識別并解決 LLM 的缺陷，對于提升 LLM 的性能和可靠性至關重要。
然而，現有的識別 LLM 缺陷的方法均存在明顯的不足。人工檢查 LLM 的缺陷涉及大量人類專家的參與，需要大量的人力物力，難以規模化擴展；現有的自動檢查 LLM 缺陷的方式主要依賴評估基準，但評估基準的構建目的主要是公平地對比一系列模型的表現強弱，無法徹底地、有針對性地發掘特定模型的缺陷，而且評估基準大多存在更新周期長、數據泄漏、區分度較小等問題。
為解決上述問題，我們提出了一個用于在各種任務中自動發掘 LLM 缺陷的統一框架——AutoDetect，其是目前為止第一個在通用任務上系統探索 LLM 缺陷發掘過程的框架，并且在指令遵從、數學、代碼等任務上進行了充分的驗證。相比現有技術，AutoDetect 能夠對模型的缺陷進行針對性、高效的搜索，在

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作者簡介：致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構