Adversarial Endings: differenze tra le versioni
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|title=Adversarial Endings | |||
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|keywords=modelli di linguaggio, intelligenza artificiale, generazione del linguaggio naturale, comprensione del contesto, ragionamento comune, benchmark Hellaswag, input avversariali, robustezza del modello, affidabilità del modello | |||
|description=Il concetto di "adversarial endings" si riferisce a scenari in cui i modelli di linguaggio vengono sfidati con input che possono indurli a generare output fuorvianti o incoerenti. Questi input mettono alla prova la capacità del modello di comprendere il contesto e generare output accurati. Ad esempio, un "adversarial ending" potrebbe essere un completamento che sembra inizialmente coerente ma che porta a una conclusione illogica. I ricercatori utilizzano input avversariali per testare i limiti dei modelli di linguaggio e migliorare la loro robustezza e affidabilità. | |||
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Versione attuale delle 13:28, 17 ago 2024
| Adversarial Endings | |
|---|---|
| Nome Inglese | Adversarial Endings |
| Sigla | |
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