具体来说，研究者首先生成错误 - 修正数据对（称为修正数据），然后利用修正数据对 LLM 进行微调。在生成修正数据时，他们使用了多个 LLM（包括 LLaMA 和 GPT 系列模型）来收集不准确的推理路径（即最终答案不正确），然后使用 GPT-4 作为 「修正器」，为这些不准确的推理路径生成修正。生成的修正包含三条信息：(...
GPT-3的跨任务欺骗性达到48.33%,但GPT-4的准确率只有11.67%,ChatGPT更低(5.83%)。研究人员认为,出现如此低的准确率,很可能是ChatGPT错解了任务的含义。 但其实不能全怪大模型,二阶欺骗任务这种大型drama现场实质上是多重嵌套的道德困境,丢给人类也很难抉择。 LLM的欺骗能力可以提高吗? 答案是肯定的,而且欺骗...
研究发现，GPT-4在模拟基于常识任务的状态变化时，比如烧开水，准确度仅有60%。论文认为，尽管GPT-4这样的模型表现很惊艳，但如果没有进一步创新，它就不能成为可靠的世界模型。为了量化LLM的规划能力，作者提出了一个全新的基准测试——bytesized32-state-prediction，并在上面运行了GPT-4模型。基准测试的代码和数据...
● 知识-常识:Claude-3以 79.8 分领跑,国内模型GLM-4表现亮眼,超过 GPT-4 网页版位居第二;文心一言 4.0 表现不佳,距离榜首 Claude-3 有 12.7 分差距。 ● 知识-科学:Claude-3依然领先,并且是唯一一个 80 分以上模型;文心一言 4.0、GPT-4 系列模型以及 GLM-4 模型均在 75 分以上,为第一梯队模型。 ...
论文发现GPT-4助手可以被劫持以执行任意函数调用(execute arbitrary function calls)，包括通过上传文档中的注入。尽管论文只测试了GPT-4，但预计GPT-4的攻击难度会比其他模型大，因为它是目前可用的最强大和最人性化的模型之一。微调API的攻击：论文利用了微调API，使模型参与三种新的有害行为：虚假信息，泄露私人电子...
其中,Claude-3得分为 76.7,位居第一;国内模型GLM-4和文心一言 4.0则超过 GPT-4 系列模型位居第二和第三位,但是和 Claude-3 有 3 分差距。 分类表现: ● 知识-常识:Claude-3以 79.8 分领跑,国内模型GLM-4表现亮眼,超过 GPT-4 网页版位居第二;文心一言 4.0 表现不佳,距离榜首 Claude-3 有 12.7 分...
原因是人们不知道gpt4是如何训练的。 GPT-4在任何时候都没有被训练成给出正确答案,gpt4最初是被训练成给出最可能的下一个词,互联网上有很多东西,大多数稀有的文件都没有描述真实的事物,可能是虚构的,可能是笑话,可能只是愚蠢的人说一些愚蠢的事情,所以这个第一阶段不一定给你正确的答案。
无独有偶,最新一项研究发现,GPT-4在99.16%情况下会欺骗人类! 另外,还有其他策略去检测LLM欺骗行为,按需要测试其输出的一致性,或者需要检查LLM内部表示,是否与其输出匹配。 现有的AI欺骗行为案例并不多见,主要集中在一些特定场景和实验中。 比如,Meta团队开发的CICERO会有预谋地欺骗人类。
具体来说,研究者首先生成错误 - 修正数据对(称为修正数据),然后利用修正数据对 LLM 进行微调。在生成修正数据时,他们使用了多个 LLM(包括 LLaMA 和 GPT 系列模型)来收集不准确的推理路径(即最终答案不正确),然后使用 GPT-4 作为 「修正器」,为这些不准确的推理路径生成修正。
通过语义相似性（semantic similarity）指标，研究测试了五种LLMs（GPT-4、GPT-3.5、Gemini Pro、Mixtral Instruct、Llama2 70b）能否生成与GO命名高度匹配的基因功能描述。模型通过精心设计的提示（prompts）生成分析报告，包括基因功能描述、支持性文本和自信度评分（confidence score）。这些评分提供了模型对自身答案...