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Pruébelo antes de confiar: Aplicación de pruebas de software para un aprendizaje en contexto confiable

Created by
  • Haebom

Autor

Teeradaj Racharak, Chaiyong Ragkhitwetsagul, Chommakorn Sontesadisai, Thanwadee Sunetnanta

Describir

Este artículo presenta MMT4NL, un marco de trabajo basado en pruebas de software para evaluar la fiabilidad del aprendizaje en contexto (ICL) de modelos lingüísticos a gran escala (LLM). MMT4NL aprovecha ejemplos adversarios y técnicas de pruebas de software para identificar vulnerabilidades en los ICL. Trata los LLM como software y genera ejemplos adversarios modificados a partir de un conjunto de pruebas para cuantificar e identificar errores en las indicaciones de los ICL. Experimentos con análisis de sentimientos y tareas de preguntas y respuestas revelan diversos errores lingüísticos en los LLM de última generación.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Se presenta un nuevo marco (MMT4NL) para evaluar la confiabilidad ICL de LLM utilizando técnicas de prueba de software.
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Demostramos que la generación de ejemplos adversarios puede identificar eficazmente vulnerabilidades en LLM.
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Contribuyó a mejorar el rendimiento de LLM al descubrir varios errores lingüísticos.
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Limitations:
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La aplicabilidad de MMT4NL se limita al análisis de sentimientos y a tareas de preguntas y respuestas. Es necesario verificar su generalización a otras tareas.
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Se necesita más investigación para determinar la eficiencia y escalabilidad del marco propuesto.
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Se necesita una validación adicional para garantizar que se puedan detectar todos los tipos de errores lingüísticos.
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