Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Quản lý leo thang trong các mô hình ngôn ngữ lớn có sẵn

Created by
  • Haebom

Tác giả

Sebastian Elbaum, Jonathan Panter

Phác thảo

Bài báo này nhấn mạnh việc sử dụng ngày càng tăng các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) thương mại trong bối cảnh an ninh quốc gia Hoa Kỳ và đề xuất hai biện pháp can thiệp đơn giản, phi kỹ thuật để giảm thiểu xu hướng chấp nhận rủi ro quá mức của LLM, như đã đề xuất trước đây. Áp dụng các biện pháp can thiệp này vào các thiết kế trò chơi chiến tranh hiện có, các nhà nghiên cứu đã chứng minh được sự giảm đáng kể tình trạng leo thang rủi ro trong suốt trò chơi. Do đó, lập luận cho rằng LLM nên bị hạn chế trong bối cảnh an ninh quốc gia là quá sớm, và cần phải phát triển các biện pháp thực tế để đảm bảo việc sử dụng chúng an toàn.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Nhận thấy xu hướng ngày càng tăng của việc sử dụng LLM thương mại trong lĩnh vực an ninh quốc gia, chúng tôi nhấn mạnh nhu cầu cấp thiết phải thiết lập những cách thức an toàn để sử dụng chúng.
Đề Xuất và xác thực các biện pháp can thiệp đơn giản, phi kỹ thuật để giảm thiểu xu hướng gia tăng rủi ro của LLM.
Thay vì hạn chế việc sử dụng LLM trong lĩnh vực an ninh quốc gia, hãy đưa ra các giải pháp thay thế thực tế để sử dụng an toàn.
Limitations:
Cần nghiên cứu thêm để xác định khả năng tổng quát hóa của biện pháp can thiệp được đề xuất và khả năng áp dụng của nó đối với các loại LLM hoặc tình huống khác.
Cần phải xem xét khả năng áp dụng thực tế của kết quả mô phỏng trò chơi chiến tranh.
Cần phải có đánh giá đa chiều về phản ứng của LLM đối với nhiều kịch bản an ninh quốc gia và các biện pháp can thiệp.
👍