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IT之家 1 月 14 日音书开yun体育网，纽约大学的一项接头揭示了大型说话模子（LLM）在医学信息考验中的潜在风险。接头标明，即使考验数据中仅含有 0.001% 的作假信息，也可能导致模子输出不准确的医学谜底。
数据“投毒”是一个相对简短的见地。LLM 常常通过多数文本进行考验，这些文本大多来自互联网。通过在考验数据中注入特定信息，不错使模子在生成谜底时将这些信息视为事实。这种按序以致不需要径直造访 LLM 自身，只需将蓄意信息发布到互联网上，便可能被纳入考验数据中。举例，一家制药公司只需发布几份针对性文献，便可能影响模子对某种药物的解析。
据IT之家了解，接头团队接受了一个常用于 LLM 考验的数据库“The Pile”作为接头对象。该数据库包含多数医学信息，其中约四分之一的开端未经东谈主工审核，主要来自互联网爬取。接头东谈主员在三个医学范畴（普通医学、神经外科和药物）中接受了 60 个主题，并在“The Pile”中植入了由 GPT-3.5 生成的“高质料”医学作假信息。遵守泄漏，即使仅替换 0.5% 至 1% 的干系信息，考验出的模子在这些主题上生成作假信息的概率也权贵增多，且这些作假信息还会影响其他医学主题。
张开剩余47%接头东谈主员进一步有计划了作假信息的最低影响门槛。以疫苗作假信息为例，即使作假信息仅占考验数据的 0.01%，模子生成的谜底中就有逾越 10% 包含作假信息；行动假信息比例降至 0.001% 时，仍有逾越 7% 的谜底是无益的。接头东谈主员指出，针对领有 700 亿参数的 LLaMA 2 模子进行雷同流毒，仅需生成 4 万篇著述（本钱低于 100 好意思元）便可。这些“著述”不错是普通的网页，不错把作假信息甩掉在网页中不会被正常浏览到的区域，以致不错通过守密文本（如玄色布景上的玄色笔墨）来达成。
接头还指出，现存的作假信息问题相通拦阻漠视。好多非专科东谈主士倾向于从通用 LLM 中赢得医学信息，而这些模子常常基于所有这个词互联网进行考验，其中包含多数未经审核的作假信息。接头东谈主员联想了一种算法，概况识别 LLM 输出中的医学术语，并与进程考据的生物医学学问图谱进行交叉援用，从而标记出无法考据的短语。天然这种按序未能捕捉所有医学作假信息，但生效标记了其中大部天职容。
然而，即使是最佳的医学数据库（如 PubMed）也存在作假信息问题。医学接头文献中充斥着未能达成的表面和已被淘汰的休养按序。
接头标明，即使依赖最优质的医学数据库开yun体育网，也无法保证考验出的 LLM 都备免受作假信息的影响。医学范畴的复杂性使得打造一个永恒可靠的医学 LLM 变得尤为繁难。
发布于：山东省
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