SVIP:迈向可验证的开源大型语言模型推理

原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于:

本研究针对开源大型语言模型(LLMs)推理过程中的可验证性问题,提出了一种新的协议SVIP。该协议利用LLM的中间输出作为模型身份标识,通过要求计算服务提供商返回生成的文本和处理后的中间输出,用户可以可靠地验证服务提供商的诚信。研究表明,SVIP在准确性、通用性和计算效率方面表现优异,显著降低了误报和漏报率。

研究表明,大规模语言模型(LLMs)存在softmax瓶颈,少量API查询即可获取大量非公开信息。这一现象可用于分析模型特征和输出,估计OpenAI的gpt-3.5-turbo嵌入大小约为4,096。建议LLM供应商采取措施以提高透明度和责任。

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