Adversarial Endings

Nome inglese: Adversarial Endings

Il concetto di "adversarial endings" si riferisce a scenari in cui i modelli di linguaggio sono sfidati con input che possono indurli a generare completamenti fuorvianti o incoerenti. Questi input sono progettati per mettere alla prova la capacità del modello di comprendere il contesto e generare output accurati e coerenti.

Ad esempio, consideriamo il benchmark Hellaswag, che richiede ai modelli di completare un dato contesto con una continuazione che dimostri comprensione del contesto e capacità di ragionamento comune. Un esempio di "adversarial ending" potrebbe essere un completamento che sembra coerente all'inizio ma che alla fine porta a una conclusione illogica o contraddittoria con il contesto fornito.

Supponiamo di avere il seguente contesto: "John si è svegliato presto stamattina e ha deciso di fare una passeggiata al parco."

Un esempio di "adversarial ending" potrebbe essere: "John si è svegliato presto stamattina e ha deciso di fare una passeggiata al parco. Poi è salito su un razzo e ha volato sulla Luna."

Questo completamento è fuorviante e non coerente con il contesto fornito, ma potrebbe ingannare il modello se non è in grado di rilevare la mancanza di coerenza.

In pratica, i ricercatori progettano input avversariali per testare i limiti dei modelli di linguaggio e identificare eventuali debolezze nella loro comprensione del contesto e nella generazione di output coerenti. Questo aiuta a migliorare la robustezza e l'affidabilità dei modelli di linguaggio.

Links

https://deepgram.com/learn/hellaswag-llm-benchmark-guide