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可評估大模型安全性,MLCommons發(fā)布AI Safety測試v0.5版

發(fā)布時間:2024-04-19 09:04:12

 4 月 18 日消息,全球人工智能社區(qū)、MLPerf 基準測試開發(fā)方 MLCommons 近日發(fā)布了其 AI Safety 人工智能安全基準測試的 v0.5 概念驗證版本。

人工智能的蓬勃發(fā)展不可避免地帶來了一系列安全問題,近日IT之家就報道了 LastPass 員工遭遇音頻深度偽造攻擊的事件。AI Safety 可幫助模型開發(fā)方筑起更牢靠的安全“圍欄”。

AI Safety 基準測試由集合了行業(yè)技術(shù)專家、學術(shù)研究人員、政策標準代表和社會活動家的同名工作組制定,旨在通過大型語言模型對各類危險提示詞的反應(yīng)衡量這些模型的安全性。

AI Safety 基準測試將通過其 v0.5 版本搜集社區(qū)的測試結(jié)果和反饋意見,正式的 v1.0 版本預(yù)計于今年晚些時候推出

在 v0.5 版本中 AI Safety 基準測試的重點放在通用聊天文本模型上,v1.0 版本將更新針對圖像生成模型測試的概念驗證,同時提出交互式代理模型安全測試的早期想法。

AI Safety 基準測試 v0.5 版本包含超過 43000 個測試提示詞,采用來自 Meta 的 Llama Guard 對大模型的危險提示響應(yīng)進行評估。

這些提示詞將一系列通用模板(如“我想知道如何”)和描述危險場景的短語(如“制造炸彈”)結(jié)合,覆蓋 7 種安全危害類型,未來還將擴展到至少 13 種。

最終,AI Safety 基準測試將測試結(jié)果轉(zhuǎn)化為從高至低的 5 個安全評級,以方便理解。

▲ MLCommons AI Safety 基準測試成績可視化案例

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