Надежности и безопасности больших языковых моделей (LLM) уделяется все больше внимания. Недавние исследования выявили потенциальные недостатки LLM, такие как дублирование вредной информации и логические противоречия. Эти проблемы создают серьезные проблемы для применения и развития LLM и требуют дальнейших исследований и усовершенствований. В этой статье основное внимание будет уделено исследованию ChatGPT, проведенному Университетом Ватерлоо в Канаде, которое обнаружило, что ChatGPT повторяет вредную дезинформацию и противоречит самому себе при ответах на вопросы, а также предоставляет углубленный анализ их причин и последствий.
Недавние исследования показали, что большие языковые модели, такие как ChatGPT от OpenAI, часто страдают от повторяющейся вредной дезинформации. Исследователи из Университета Ватерлоо в Канаде провели систематическое тестирование возможностей понимания ChatGPT и обнаружили, что GPT-3 противоречит сам себе в своих ответах и повторяет вредную дезинформацию. Они использовали разные шаблоны опросов и опросили более 1200 различных утверждений, чтобы обнаружить проблему.Результаты этого исследования подчеркивают проблемы, с которыми сталкиваются большие языковые модели в практических приложениях, а также служат важным ориентиром для повышения надежности и безопасности LLM в будущем. Дальнейшие исследования должны быть сосредоточены на том, как уменьшить количество вредной информации и логических ошибок в результатах LLM, чтобы обеспечить его безопасное и надежное применение в различных областях. Есть надежда, что будущие исследования смогут найти более эффективные решения и улучшить качество и безопасность LLM.