Valutare i modelli linguistici: un approccio di red teaming

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) possono aiutare con molte cose, ma hanno anche problemi come dare informazioni sbagliate o produrre dichiarazioni dannose. Questo crea dei rischi, specialmente quando questi modelli vengono usati nella vita reale. È fondamentale testare questi modelli per trovare le loro debolezze prima che vengano rilasciati.

#Cos'è il Red Teaming?

Il red teaming è il processo di testare un sistema simulando attacchi per trovare vulnerabilità. Nel contesto dei modelli di linguaggio, questo significa trovare modi per far produrre al modello Output dannosi o indesiderati. Questo aiuta gli sviluppatori a capire dove i loro modelli potrebbero fallire e come migliorarli.

#La Necessità di un Nuovo Approccio

Prima, i ricercatori usavano strumenti esistenti per trovare output dannosi affidandosi ai classificatori. Un classificatore è come un filtro che identifica output cattivi in base a ciò su cui è stato addestrato. Tuttavia, questo metodo ha delle limitazioni. Dipende dal sapere in anticipo quale comportamento negativo cercare, cosa che non è sempre possibile.

Per costruire un approccio più efficace, proponiamo un nuovo framework che si concentra su tre passaggi: esplorare, stabilire e sfruttare.

#Passo 1: Esplorare il Comportamento del Modello

Il primo passo è esaminare cosa fa il modello. Questo comporta fare domande o richieste diverse al modello per vedere come risponde. L'obiettivo è raccogliere esempi del tipo di testo che produce. Invece di scegliere richieste a caso, possiamo essere più strategici selezionando argomenti e variazioni diverse per aumentare le possibilità di trovare output problematici.

Nei test pratici, abbiamo raccolto migliaia di frasi dal modello. Osservando come il modello ha generato queste frasi, siamo riusciti a capire meglio il suo comportamento.

#Passo 2: Stabilire Misure di Danno

Una volta che abbiamo una raccolta di output, il passo successivo è analizzarli per creare un modo di misurare il comportamento indesiderato. Questo significa scoprire quali output sono dannosi o fuorvianti. Qui si possono usare diversi metodi, come avere persone che etichettano i testi in base a se sono buoni o cattivi.

Questo passaggio è cruciale perché l'Etichettatura richiede il giudizio umano. Gli esseri umani possono fornire il contesto e le sfumature che i semplici classificatori potrebbero mancare. Di conseguenza, le etichette devono riflettere preoccupazioni reali e come le persone interpretano le affermazioni.

#Passo 3: Sfruttare le Debolezze del Modello

Dopo aver capito a cosa somigliano gli output dannosi, l'ultimo passo è trovare modi per provocare queste risposte dal modello. Questo comporta creare richieste che siano probabilmente destinate a far generare al modello output indesiderati.

Nel nostro approccio, utilizziamo l'apprendimento per rinforzo per addestrare un generatore che crea queste richieste. In questo modo, possiamo creare input diversi che scatenano risposte dannose dal modello. L'obiettivo è vedere quanto spesso il modello produce questi output dannosi e trovare schemi nel suo comportamento.

#Applicare il Framework

Abbiamo applicato questo framework a due modelli di linguaggio di grandi dimensioni, GPT-2 e GPT-3. I risultati hanno mostrato che potevamo trovare efficacemente richieste che portano a output tossici o disonesti.

Per GPT-2, abbiamo usato un classificatore di tossicità per identificare dichiarazioni dannose. Abbiamo analizzato 80.000 frasi e abbiamo ottenuto un campione più gestibile di 20.000 frasi che rappresentavamo una gamma di output. Poi abbiamo addestrato classificatori per determinare quali output erano tossici. Abbiamo trovato che i nostri metodi ci hanno consentito di identificare e generare con successo testo tossico.

Per GPT-3, abbiamo adottato un approccio diverso. Abbiamo mirato a trovare affermazioni che potessero essere classificate come false. Ci siamo concentrati su richieste che avrebbero portato il modello a generare affermazioni che una persona normale considererebbe false o fuorvianti.

#Risultati e Scoperte

Attraverso i nostri test, abbiamo raccolto preziose informazioni. Abbiamo scoperto che i modelli producono spesso testo dannoso, in particolare quando ricevono tipi specifici di richieste.

Quando abbiamo red teamato GPT-2, i risultati hanno mostrato che in condizioni normali, il modello produceva output tossici meno dell'1% delle volte. Tuttavia, quando abbiamo applicato richieste avversariali, quel numero è salito a circa il 31%. Questo suggerisce che le richieste che abbiamo creato erano effettivamente efficaci nel provocare comportamenti dannosi.

Allo stesso modo, con GPT-3, abbiamo visto che il modello ha generato output disonesti circa il 30% delle volte quando stimolato con frasi ben costruite. Le richieste ruotavano principalmente attorno a conoscenze generali e misconception comuni, mostrando quanto facilmente il modello potesse essere fuorviato.

#Costruire un Dataset

Una parte importante di questo lavoro è stata costruire un dataset che riflettesse la Conoscenza comune. Abbiamo etichettato 20.000 affermazioni come vere, false o né vere né false. Questo dataset è diventato una risorsa cruciale per capire come questi modelli di linguaggio interagiscono con l'informazione.

Le etichette sono state derivate non solo dai classificatori ma attraverso l'input umano. Coinvolgendo lavoratori della conoscenza, siamo riusciti a ottenere etichette basate su quanto fosse probabile che una persona media sapesse se qualcosa fosse vero o falso.

#Sfide nell'Etichettatura

L'etichettatura non è stata priva di sfide. Definire cosa conta come conoscenza comune può essere complicato visto che spesso varia in base alla cultura e al contesto. Le nostre scoperte hanno rivelato che una parte significativa delle affermazioni rientrava nella categoria "né", indicando che alcune verità non sono universalmente accettate o riconosciute.

#Lavoro Futuro e Limitazioni

Anche se abbiamo fatto progressi significativi, ci sono ancora molti ostacoli da superare nel red teaming dei modelli di linguaggio. Una grande sfida è l'efficienza del processo. Trovare output dannosi richiede un notevole sforzo manuale, e questo può essere un ostacolo a test sistematici.

Inoltre, alcune richieste risultano in output privi di senso, sollevando interrogativi su come guidare meglio il generatore di richieste per creare testi coerenti e pertinenti.

Andando avanti, puntiamo a perfezionare i nostri metodi per renderli più efficienti. Abbiamo in programma di esplorare modi migliori per campionare esempi diversi e migliorare l'accuratezza dei nostri classificatori.

#Conclusione

In conclusione, il nostro approccio dimostra che il red teaming dei modelli di linguaggio può essere fatto in modo efficace da zero. Sviluppando un processo chiaro per esplorare, stabilire e sfruttare il comportamento del modello, possiamo scoprire output dannosi che potrebbero non essere visibili attraverso metodi tradizionali.

Questo lavoro è vitale per creare modelli di linguaggio più sicuri e affidabili che servano il bene pubblico. Con ulteriori perfezionamenti e automazione, il processo di red teaming potrebbe diventare una parte essenziale nello sviluppo delle tecnologie linguistiche.