当前位置:首页 >英文主页 >中英对照 > 报告详情

兰德公司:2025大语言模型双重用途生物能力自动化分级(AG)评估-高效技术框架与产业风险洞察(英文版)(55页).pdf

上传人: Kell****reet 编号:713584 2025-06-17 55页 730.81KB

下载:
word格式文档无特别注明外均可编辑修改,预览文件经过压缩,下载原文更清晰!
三个皮匠报告文库所有资源均是客户上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作商用。
根据报告的内容,本文主要研究了大型语言模型(LLM)在生物威胁方面的能力评估。关键点如下: 1. **LLM评估**:文章开发了一套自动评分系统,用于评估LLM生成实验室技术协议的能力,并针对11个LLM进行了评估。 2. **模型表现**:GPT-4和Claude Opus 3在评估中得分最高,平均每题正确率约为84%。LLM的表现与通用推理能力相关。 3. **自动评分系统**:初步研究表明,该自动评分系统在评分模型响应方面与人类专家相当,表明自动评估LLM的危险能力可能是可行的。 4. **评估结果**:LLM在生成人类执行常见实验室程序的逐步说明方面可以提供相关说明。 5. **评分系统改进**:需要更严格的研究来得出关于自动评分系统有效性的决定性结论。为了开发更可靠的自动评分系统,作者计划扩大TAQ集,考虑不同的威胁模型,并解决评分设计方面的挑战,如步骤顺序和清晰度。
大语言模型如何评估生物风险? 自动评分器如何评估大语言模型? 大语言模型在生物威胁评估中的表现如何?
客服
商务合作
小程序
服务号
折叠