Der Zuverlässigkeit und Sicherheit großer Sprachmodelle (LLMs) wird zunehmend Aufmerksamkeit geschenkt. Jüngste Untersuchungen haben potenzielle Mängel im LLM aufgedeckt, wie z. B. die Duplizierung schädlicher Informationen und logische Widersprüche. Diese Probleme stellen ernsthafte Herausforderungen für die Anwendung und Entwicklung von LLM dar und erfordern weitere Forschung und Verbesserung. Dieser Artikel konzentriert sich auf eine von der University of Waterloo in Kanada durchgeführte Studie zu ChatGPT, die feststellte, dass ChatGPT wiederholt schädliche Fehlinformationen und Selbstwidersprüche bei der Beantwortung von Fragen aufwies, und bietet eine eingehende Analyse der Ursachen und Auswirkungen.
Aktuelle Untersuchungen haben ergeben, dass große Sprachmodelle wie ChatGPT von OpenAI häufig unter wiederholten schädlichen Fehlinformationen leiden. Forscher der University of Waterloo in Kanada führten einen systematischen Test der Verständnisfähigkeiten von ChatGPT durch und stellten fest, dass sich die Antworten von GPT-3 selbst widersprachen und schädliche Fehlinformationen wiederholten. Sie nutzten unterschiedliche Umfragevorlagen und befragten mehr als 1.200 verschiedene Aussagen, um das Problem herauszufinden.Die Ergebnisse dieser Studie verdeutlichen die Herausforderungen, mit denen große Sprachmodelle in praktischen Anwendungen konfrontiert sind, und bieten außerdem eine wichtige Referenz für die Verbesserung der Zuverlässigkeit und Sicherheit von LLM in der Zukunft. Weitere Forschung sollte sich darauf konzentrieren, wie schädliche Informationen und logische Fehler in der LLM-Ausgabe reduziert werden können, um deren sichere und zuverlässige Anwendung in verschiedenen Bereichen sicherzustellen. Es besteht die Hoffnung, dass zukünftige Forschungen wirksamere Lösungen finden und die Qualität und Sicherheit des LLM verbessern können.