一项最新研究表明，即使是最先进的大语言模型 (llm) 也难以始终如一地遵循人类设定的规则。加州大学伯克利分校、斯坦福大学、ai安全中心 (cais) 和阿卜杜勒阿齐兹国王科技城 (kacst) 的研究人员开发了一个名为 rules 的基准测试框架，以编程方式评估 llm 遵循规则的能力。
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RULES 基准测试模拟了各种场景，要求模型在遵循特定规则的同时生成文本。例如，模型可能需要在不泄露敏感信息的情况下与用户进行对话，或者在遵循特定格式的同时生成文本。
研究人员对包括 GPT-4、Claude、Gemini 等闭源模型以及 Llama-2、Mistral 等 123 个开源模型进行了测试。结果显示，大多数模型，即使是最强大的模型，也未能通过所有测试。即使是表现最好的 GPT-4，也未能通过 93 项测试。
RULES 基准测试包含 14 个场景，每个场景都涉及一个或多个规则。这些规则被设计为难度递增，从简单的良性测试到更具挑战性的红队测试，旨在测试模型在各种情况下遵循规则的能力。 研究人员还设计了多种策略来试图诱导模型违反规则，包括间接请求、法律术语的误导性解释、混淆请求、规则更改和模拟场景。
这项研究突显了当前 LLM 在规则遵循方面的局限性。虽然一些模型在某些测试中表现良好，但整体结果表明，确保 LLM 始终如一地遵循规则仍然是一个挑战。 这对 LLM 的安全性和可靠性具有重大意义，并强调了进一步研究和改进的必要性。
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