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　　同时，均匀 ISR 的排序也大致相符咱们对模子本领的认知，显示了 AutoDetect 进展为动态 benchmark 的潜力★★。

　　主考官（Examiner）：肩负修筑包蕴众样化测试点的归纳分类体例“大模子”检测“大模子”缺陷从过失中高效练习，，并凭据主意模子的发挥动态优化框架，以供应一个完满和定制的评测编制来识别潜正在的懦弱点。

　　比拟现有手艺，AutoDetect 可以对模子的缺陷实行针对性、高效的寻找，正在 GPT-3.5“大模子”检测“大模子”缺陷从过失中高效练习。、 Claude-3-sonnet 等众个主流模子上有着高于 30% 的缺陷检测凯旋率。

　　问：红队攻击是察觉模子的安定缺点★，此类措施能否转移到通用职司上，AutoDetect 有哪些上风？

　　实行结果显示，AutoDetect 正在指令依照，数学推理和代码职司上都展示出了增色的成就，正在 GPT-3.5 和 Claude-3-Sonnet 上都实行了赶上 30% 的弱点检测凯旋率（ISR）。

　　LLM 正在统一职司中的差别子类上职能差异极端显然（数学职司中利用题做的不错，可是几何题职能较差）；

　　大说话模子（LLM）的一丝缺陷，能够会直接导致现实布置分娩中的主要隐患。

　　LLM 能够正在贫寒的职司中发挥增色★，但正在更简便的职司中衰弱（能够告竣纷乱的算法题”缺陷从过失中高效练习，可是正在根源的观点上能够失足）；

　　问：AutoDetect 可以天生什么题目★，察觉了 LLM 的哪些缺陷★★？

　　注：PAIR（红队攻击措施）★★，self-instruct（最常用的数据增广措施之一）★，OPRO（迭代寻找措施）

　　另外，咱们察觉诈欺 AutoDetec 开采的弱点数据熬炼模子能够很好的擢升它们的成就，正在众个 benchmark 上都可以获得约10%的擢升。

　　出题者（Questioner）：凭据每个测试考点创筑有离间性的题目。通过迭代索求，出题者不竭探测模子的懦弱点，并正在显示新缺陷时有用地调度题目天生★★，察觉更众懦弱点。

　　除此除外★，AutoDetect 框架还能够助助擢升模子职能，通过从自愿开采的缺陷中进修，能够让 LLM 正在众个职司上形成 10% 足下的职能擢升。

　　另外，该编制并不是静态的，而是凭据全体模子的发挥实行不竭优化和调度，从而供应定制和有用的弱点识别。

　　其它，迭代寻找历程可以很有用的找到模子的缺陷，正在新提出的题目上模子复兴的得分显然下降。

　　答：安定职司的寻找空间更小而且类型界说更了然，而通用职司寻找空间大，每个模子的弱点类型能够差异较大。AutoDetect 框架通过三个脚色的合作更好地包管了评测体例的完满性和有针对性★，引入的迭代寻找也擢升了检测的有用性。实行结果显示★，咱们的框架可以实行较高的 ISR 和较好的众样性，且对模子擢升的助助最大。

　　正在咱们的框架中，咱们采用了一品种似于训导评估编制的措施，席卷创筑周详的题目来评估学生★，并审查他们的答复，从而识别本性化的懦弱点。AutoDetect 涉及斥地一个团体测试编制来评估和离间 LLM 的本领。

　　评估者（Assessor）：必要解析主意模子正在测试中的发挥，并推断新的本性化的弱点，以将其纳入测试编制中，这对本性化的评估至闭苛重。

　　然而★，现有的识别 LLM 缺陷的措施均存正在显然的不够。人工查抄 LLM 的缺陷涉及豪爽人类专家的加入★，必要豪爽的人力物力，难以范围化扩展；现有的自愿查抄 LLM 缺陷的格式苛重依赖评估基准，无法彻底地、有针对性地开采特定模子的缺陷，况且评估基准人人存正在更新周期长、数据揭发、分别度较小等题目。

　　AutoDetect 能够天生创意性的指令，人工标注员能够因为本身本领限定难以构制。另外★★，咱们察觉 AutoDetect 还会自觉的维系众种常识点天生题目，譬喻正在指令依照职司中组合众个常识点。

　　即使 LLM 的效力越来越壮健★★，但它们如故存正在不易察觉的缺陷，譬喻正在推广指令或编码职司时显示失误。于是★，编制地识别并管理 LLM 的缺陷，关于擢升 LLM 的职能和牢靠性至闭苛重。

　　为管理上述题目，咱们提出了一个用于正在百般职司中自愿开采 LLM 缺陷的联合框架——AutoDetect，其是目前为止第一个正在通用职司上编制索求 LLM 缺陷开采历程的框架，而且正在指令遵循、数学、代码等职司进取行了充塞的验证。