由于20足以满足一般自适应测试,本文将最大长度固定为20,并根据信息量指标[5]自适应调整测试长度。因此,相较于传统评估中需要LLM回答上百道题目[5],该方法可以挑选出真正有价值的问题,最多只需要问模型20个问题,特别是对于需要大量专家评分的模型测试,它大大降低人工成本和模型推理开销。 图10 自适应选择和随机选择...
1、用户界面测试,优秀的UI具备的7个要素: 1)符合标准和规范:平台的标准说明的在该平台上运行的软件对用户应该有什 么样的外观和感受。如果测试的是平台那么设计小组就是软件易用性标准的创立者2)直观:直观程度——用户界面是否洁净、不唐突、不拥挤;UI组织和布局是否 合理;是否允许用户轻松的从一个功能转到另一...
对大型语言模型的对抗攻击测试包括三个阶段:准备攻击提示、执行攻击和评估 结果。 其中包括 准备上述四种类型的攻击,其中包括数据集构建和调用受测 LLM 的测试方法。 在各种风险领域开展攻击。 评估结果,包括攻击结果分析和已测试 LLM 的安全评估。 为了构建攻击提示数据集,有必要定义不同的风险领域。由于行政区域、法...
大语言模型安全测试方法 1.范围 本文提供了大型语言模型对抗性攻击的分类以及大型语言模型面对这些攻击时的评估指标。我们还提供了一套标准而全面的测试程序,用于评估测试不足的大型语言模型的能力。本文件包含了对普遍存在的安全隐患的测试,如数据隐私问题、模型完整性破坏以及上下文不恰当的情况。2.规范性参考文件 文...
步骤 S3:将生成的攻击载荷放入沙箱环境中进行测试,挑选出能够正确执行的有效攻击载荷,形成有效攻击载荷数据集;步骤 S4:对有效攻击载荷数据集中的有效攻击载荷进行攻击测试和评估,筛选出高质量攻击载荷,形成高质量攻击载荷数据集;步骤 S5:采用高质量攻击载荷数据集,对大语言模型进行微调,使大语言模型的攻击载荷...
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通过建立“大型语言模型安全测试方法”,WDTA旨在引领创建数字生态系统的道路,在该生态系统中,AI系统不仅先进,而且安全且符合道德。它象征着我们对未来的奉献,在未来中,数字技术的发展具有对其社会影响的敏锐意识,并为所有人带来更大的利益。 WDTA执行主席 Acknowledgments WDTAAISTR工作组联席主席 肯·黄(CSAGCR)尼克 ...
论文方法: 理论背景 Fuzz4All的核心在于使用大型语言模型作为生成测试输入的工具,这些模型通过大量编程语言示例的预训练,能够理解语言的语法和语义。 方法实现 1.自动提示:通过自动化的过程提炼用户输入,生成适合模糊测试的提示。 2.模糊测试循环:利用LLM迭代更新提示,生成多样化的测试输入。