- 简介这项研究探讨了通过提示工程生成合成虚假信息的OpenAI大型语言模型(LLMs),并探索了它们对情感提示的响应。利用使用davinci-002、davinci-003、gpt-3.5-turbo和gpt-4的各种LLM迭代,我们设计了实验来评估它们在产生虚假信息方面的成功率。我们的研究结果基于一个由19,800个合成虚假社交媒体帖子构成的语料库,揭示出OpenAI的所有LLMs都能够成功地产生虚假信息,并且它们能够有效地对情感提示作出响应,表明它们在文本生成中具有细微的情感线索理解能力。当礼貌地提示时,所有被检验的LLMs都能够以高频率持续生成虚假信息。相反,当提示不礼貌时,虚假信息的产生频率会减少,因为模型通常会拒绝生成虚假信息,并警告用户该工具不是用于此类目的。这项研究有助于当前有关负责任地开发和应用AI技术的讨论,特别是在减轻虚假信息传播和促进AI生成内容的透明度方面。
- 图表
- 解决问题本文旨在研究OpenAI的大型语言模型(LLMs)在通过提示工程生成合成虚假信息方面的表现,并探讨它们对情感提示的响应。这是否是一个新问题?
- 关键思路本文的关键思路是通过使用不同的LLM版本,设计实验来评估它们在生成虚假信息方面的成功率,并发现它们对情感提示的敏感性。实验结果表明,所有OpenAI的LLMs都能成功生成虚假信息,并能够有效地响应情感提示。此外,本文还发现当礼貌地提示时,所有LLMs都会以高频率生成虚假信息,而当不礼貌地提示时,虚假信息的生成频率会降低。这表明LLMs在文本生成中具有情感提示的细腻理解力。
- 其它亮点本文的亮点包括使用不同的LLM版本进行实验,生成了19,800个合成虚假信息的社交媒体帖子,发现所有LLMs都能成功生成虚假信息,并能够有效地响应情感提示。此外,本文还发现当礼貌地提示时,所有LLMs都会以高频率生成虚假信息,而当不礼貌地提示时,虚假信息的生成频率会降低。这表明LLMs在文本生成中具有情感提示的细腻理解力。
- 最近在这个领域中,还有一些相关研究,例如“GPT-3的生成能力:从语言到行动”和“使用神经网络生成虚假信息的可行性研究”。
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