本技术涉及一种用于评估大型语言模型的系统和方法,属于数据处理技术领域。该方法包括获取已训练的大型语言模型,并利用特定的攻击算法对模型进行攻击评估,以获取攻击结果。
背景技术
近年来,随着深度学习技术的迅猛发展,大型语言模型在自然语言处理领域取得了显著成果,大语言模型在文本生成、机器翻译、问答系统等任务中展现出强大的性能,并被广泛应用于各个领域。
然而,大型语言模型的训练数据通常包含大量文本数据,其中可能包含敏感信息,例如个人隐私数据、商业机密等。攻击者可以通过成员推理攻击,判断特定数据样本是否属于模型的训练数据,从而造成隐私泄露风险。例如,攻击者可以利用成员推理攻击来判断某个用户的医疗记录是否被用于训练医疗诊断模型,或者某个公司的财务数据是否被用于训练金融预测模型。
因此如何对大语言模型进行推理攻击评估已经成为业界亟待解决的问题。
实现思路