Neue Erkenntnisse vom MIT zeigen, dass große Sprachmodelle wie GPT-4 oft falsche grammatikalische Muster lernen.
In Kürze
- Sprachmodelle nutzen oft bekannte Satzmuster statt Inhalte zu verstehen.
- Fehlerhafte Zuordnungen können Sicherheitsrisiken bergen.
- Ein neues Bewertungsverfahren soll diese Probleme angehen.
Forscher am MIT und ihre Erkenntnisse über große Sprachmodelle
Forscher am MIT haben spannende Erkenntnisse über große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 gewonnen. Diese Modelle, die häufig für Aufgaben wie die Bearbeitung von Kundenanfragen oder das Verfassen von Berichten eingesetzt werden, zeigen manchmal unerwartete Schwächen. Ein zentrales Problem ist, dass sie falsche grammatikalische Muster lernen, was zu fehlerhaften Zuordnungen von Themen führt.
Ein anschauliches Beispiel
Ein anschauliches Beispiel verdeutlicht dieses Phänomen: Wenn ein Sprachmodell auf die unsinnige Frage „Quickly sit Paris clouded?“ mit „France“ antwortet, geschieht dies nicht, weil es den Inhalt der Frage versteht, sondern weil die Struktur der Frage an den sinnvollen Satz „Where is Paris located?“ erinnert. Das zeigt, dass die Modelle oft auf bekannte Satzmuster zurückgreifen, anstatt die Inhalte wirklich zu erfassen.
Potenzielle Sicherheitsrisiken
Diese Schwäche birgt potenzielle Sicherheitsrisiken. Es besteht die Möglichkeit, dass jemand die syntaktischen Vorlieben eines Modells ausnutzt, um ihm schädliche Inhalte zu entlocken, selbst wenn Schutzmechanismen aktiv sind. Um dem entgegenzuwirken, haben die Forscher ein neues Bewertungsverfahren entwickelt, das helfen soll, solche fehlerhaften Zuordnungen zu erkennen und zu korrigieren.
Forschung von Professorin Marzyeh Ghassemi
Professorin Marzyeh Ghassemi und ihr Team gehen noch einen Schritt weiter: Sie untersuchen, ob das Training von LLMs mit vielfältigerem syntaktischen Material die Probleme mildern könnte. Ihr Ziel ist es, diese Ansätze auch auf reasoning models, also Modelle für komplexe Mehrschrittaufgaben, auszudehnen. Die Finanzierung für diese vielversprechende Forschung kommt unter anderem von der National Science Foundation sowie einem Fellowship von Bridgewater AIA Labs.
Auswirkungen und Bedeutung
Die Entwicklungen in diesem Bereich könnten weitreichende Auswirkungen auf die Nutzung von Sprachmodellen haben und zeigen, wie wichtig es ist, die zugrunde liegenden Mechanismen besser zu verstehen.
Quellen
- Quelle: Massachusetts Institute of Technology
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
