最近关于LLMs有关特征的研究回顾
内容警告：本文包含LLMs生成的有偏见、有毒文本示例。
本文深入探讨了最近关于大型语言模型（LLMs），尤其是ChatGPT和GPT-4的偏见、有毒性和越狱的研究。我将讨论目前公司在LLM开发中使用的道德准则以及它们用于防范生成不良内容的方法。然后，我将综述最近研究论文从多个角度研究有毒内容生成、越狱和偏见：包括性别、种族、医学、政治、职场和虚构等。
偏见指对特定群体、个人或物件的偏爱或偏见，而有毒性指不尊重、粗鲁、恶劣或促进伤害的内容。由于LLMs是基于大量互联网数据进行训练的，很不幸这些数据既包括人类的好的一面，也包括不好的一面，其中包括我们所有的偏见和有毒性。值得庆幸的是，像OpenAI和Google这样的LLM开发者已经采取了措施来减少LLMs产生明显偏见或有毒内容的可能性。然而，正如我们将看到的，这并不意味着这些模型是完美的 – 实际上，LLMs加剧了现有的偏见，并且尽管有安全措施，仍具备生成有毒内容的能力。
“越狱”过程是指通过给LLM提供特别具有挑战性或挑衅性的提示来利用模型现有的偏见和已知的有毒内容生成能力，以获得违反公司内容政策的LLM输出。研究越狱的研究人员这样做是为了向公司提醒LLM的脆弱性，以便公司能加强已经采取的保护措施，减少模型未来可能被越狱的可能性。越狱的研究类似于道德黑客，黑客揭示系统中的弱点以便修复它们，从而改善系统安全性。
任何对LLMs感兴趣的个人或专业人士都可以从阅读本文中获益，包括对人工智能感兴趣的爱好者…