「大模型」检测「大模型」缺陷，从错误中高效学习

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原标题：「大模型」检测「大模型」缺陷，从错误中高效学习
关键字：报告,模型,缺陷,任务,框架
文章来源：人工智能学家
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来源：内容来自：GLM 技术团队
第一个在通用任务上系统探索 LLM 缺陷发掘过程的框架。大语言模型（LLM）的一丝缺陷，可能会直接导致实际部署生产中的严重隐患。
尽管 LLM 的功能越来越强大，但它们仍然存在不易察觉的缺陷，比如在执行指令或编码任务时出现错误。因此，系统地识别并解决 LLM 的缺陷，对于提升 LLM 的性能和可靠性至关重要。
然而，现有的识别 LLM 缺陷的方法均存在明显的不足。人工检查 LLM 的缺陷涉及大量人类专家的参与，需要大量的人力物力，难以规模化扩展；现有的自动检查 LLM 缺陷的方式主要依赖评估基准，但评估基准的构建目的主要是公平地对比一系列模型的表现强弱，无法彻底地、有针对性地发掘特定模型的缺陷，而且评估基准大多存在更新周期长、数据泄漏、区分度较小等问题。
为解决上述问题，我们提出了一个用于在各种任务中自动发掘 LLM 缺陷的统一框架——AutoDetect，其是目前为止第一个在通用任务上系统探索 LLM 缺陷发掘过程的框架，并且在指令遵从、数学、代码等任务上进行了充分的验证。相比现有技术，AutoDetect 能够对模型的缺陷进行针对性、高效的搜索，在

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