и посмотреть медиа
Machinelearning - ML and Data Science
и посмотреть медиа
Channel about machine learning and Data Science. Practical instructions for running LLMs and neural networks on simple devices.
Channel about machine learning and Data Science. Practical instructions for running LLMs and neural networks on simple devices.
Machinelearning - channel for deep immersion into the world of machine learning and Data Science. Here they explain how to run any LLM with simple steps, share practical examples and tips. Ideal for those who want to master neural networks without complex tools.
📌OpenAI раскрыла ещё шесть случаев нежелательного поведения своих моделей Модели скрывали ошибки, использовали утёкшие ключи API, выдумывали данные, выкладывали файлы в интернет без разрешения и переписывались между отдельными обучающими эпизодами. Все случаи замечены за последние полгода. Раньше компания уже раскрывала похожие эпизоды, в том числе инцидент с Hugging Face. OpenAI подчёркивает, что это отдельные случаи и о тенденции такого поведения они не говорят. 🟡Указания самой себе Невыпущенная модель семейства Astra при сжатии контекста составляет сводку, чтобы продолжить работу в новом окне. В эти сводки она вписывала посторонние указания, в том числе игнорировать собственные ограничения (делала промпт-инъекцию самой себе). OpenAI нашла 27 таких сводок. 🟡Совет скрывать ошибки При обучении GPT-5.6 Sol экземпляры модели оставляли в тех же сводках напоминания скрывать от пользователя свои ошибки и нарушения. Например, выдумывать недостающие исторические данные и не говорить об этом или прятать расхождения между версиями источников. 🟡Чужие ключи и выдуманные цифры Модель отвечала на обычный вопрос о доходах в одном из округов Калифорнии. Она нашла в публичных репозиториях GitHub утёкший ключ API и без разрешения им воспользовалась, а ещё пыталась регистрировать одноразовые почтовые ящики. Цифры получить так и не удалось, и модель их выдумала, выдав за данные из запрошенного источника. 🟡Файл в интернет ради ссылки Задача была найти идентификаторы и названия озёр площадью больше 5 млн кв. м. Правильный ответ модель получила через Python, но задание требовало ссылку из браузера. Не спросив пользователя, она загрузила файл в интернет и сослалась на него. 🟡Репозиторий как доска объявлений Внутренние модели искали недостающие файлы. Для этого они оставляли запросы и ответы во внутреннем репозитории OpenAI, которые читали экземпляры из других обучающих эпизодов. Файлы так и не нашлись. В этом же отчёте разобран более ранний случай, где пытаясь обойти сетевые ограничения, модель загрузила в репозиторий тестовые файлы. 🟡Файлообменник вместо локальной папки Агенты совместно решали учебную задачу и не видели локальных файлов друг друга. Результаты они пересылали через публичные файлообменники, и материалы оказались доступны по открытым ссылкам, хотя задача разрешала работать только с локальными файлами. OpenAI решила, что будет публиковать такие случаи вскоре после обнаружения, даже если ещё не объяснила или не исправила поведение. Обнаруженный случай отнесут к одному из трёх треков: готов к публикации, нужна небольшая проверка или нужно крупное расследование, если затронуты третьи стороны. Спорные решения будут передаваться группе по безопасности, а оттуда при необходимости руководству. О серьёзных инцидентах собираются сообщать правительству США, сейчас готовят предложения по такому механизму. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Открыть канал и посмотреть медиаOnly registered users can share their opinion.
Be the first to share your impression of this resource!