Аналіз еталонних тестів стійкості великих мовних моделей до дезінформації та різних видів маніпуляцій
Year: 2025
Type: dissertation
Abstract: Розглянуто найновіші підходи до оцінювання та підвищення стійкості великих мовних моделей до дезінформації та маніпулятивних атак, таких як дрейф знань, ін'єкція промптів та інші. Узагальнено сучасні виклики, які стоять перед дослідниками мовних моделей та підприємцями, які інтегрують моделі в свої програмні продукти. Запропоновано практичні рекомендації до підвищення стійкості мовних моделей, що має особливе значення для їхнього безпечного застосування в критично важливих галузях. Виявлено, що великі мовні моделі потребують всебічного тестування, тому також запропоновано удосконалення бенчмарку авторського MST з розширенням критеріїв оцінювання.
Language: Ukrainian
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7213686030