AutoDetect 能够天生创意性的指令，野生标注员能够因为本身才能限定难以机关

　　AutoDetect 能够天生创意性的指令，野生标注员能够因为本身才能限定难以机关。别的，我们发明 AutoDetect 还会自觉的分离多种常识点天生成绩，好比在指令遵照使命中组合多个常识点。

　　评价者（Assessor）：需求阐发目的模子在测试中的表示，并揣测新的本性化的缺点探究06怎样，以将其归入测试体系中，这对本性化的评价相当主要。

　　虽然 LLM 的功用愈来愈壮大，但它们仍旧存在不容易发觉的缺点，好比在施行指令或编码使命时呈现毛病。因而，体系地辨认并处理 LLM 的缺点，关于提拔 LLM 的机能和牢靠性相当主要。

　　注：PAIR（红队进犯办法），self-instruct（最经常使用的数据增广办法之一），OPRO（迭代搜刮办法）

　　在我们的框架中，我们接纳了一品种似于教诲评价体系的办法，包罗创立片面的成绩来评价门生，并检查他们的答复，从而辨认本性化的薄缺点探究发明央视网。AutoDetect 触及开辟一个团体测试体系来评价和应战 LLM 的才能。

　　主考官（Examiner）：卖力构建包罗多样化测试点的综合分类系统探究发明央视网，并按照目的模子的表示静态优化框架，以供给一个完美和定制的评测体系来辨认潜伏的薄缺点。

　　尝试成果显现，AutoDetect 在指令遵照，数学推理和代码使命上都展示出了超卓的结果，在 GPT-3.5 和 Claude-3-Sonnet 上都完成了超越 30% 的缺点检测胜利率（ISR）。

　　为处理上述成绩，我们提出了一个用于在各类使命中主动开掘 LLM 缺点的同一框架——AutoDetect，其是今朝为止第一个在通用使命上体系探究 LLM 缺点开掘历程的框架，而且在指令顺从探索06缺点、数学探究发明央视网探究06怎样、代码等使命长进行了充实的考证。

　　答：宁静使命的搜刮空间更小而且范例界说更明晰，而通用使命搜刮空间大探索06缺点，每一个模子的缺点范例能够差异较大。AutoDetect 框架经由过程三个脚色的合作更好地包管了评测系统的完美性和有针对性探索06缺点，引入的迭代搜刮也提拔了检测的有用性。尝试成果显现，我们的框架可以完成较高的 ISR 和较好的多样性，且对模子提拔的协助最大。

　　别的，该体系并非静态的探究发明央视网，而是按照详细模子的表示停止不竭优化和调解，从而供给定制和有用的缺点辨认。

　　出题者（Questioner）：按照每一个测试考点创立有应战性的成绩。经由过程迭代探究，出题者不竭探测模子的薄缺点，并在呈现新缺点时有用地调解成绩天生，发明更多薄缺点。

　　除此以外，AutoDetect 框架还能够协助提拔模子机能，经由过程从主动开掘的缺点中进修，可让 LLM 在多个使命上发生 10% 阁下的机能提拔探索06缺点。

　　将来智能尝试室的次要事情包罗：成立AI智能体系智商评测系统，展开天下野生智能智商评测；展开互联网（都会）大脑研讨方案，构建互联网（都会）大脑手艺和企业图谱探究06怎样，为提拔企业，行业与都会的智能程度效劳。逐日保举范畴将来科技开展趋向的进修型文章。目火线上平台已珍藏上千篇精髓前沿科技文章和陈述。

　　但是，现有的辨认 LLM 缺点的办法均存在较着的不敷。野生查抄 LLM 的缺点触及大批人类专家的到场，需求大批的人力物力，难以范围化扩大；现有的主动查抄 LLM 缺点的方法次要依靠评价基准，但评价基准的构建目标次要是公高山比照一系列模子的表示强弱，没法完全地、有针对性地开掘特定模子的缺点，并且评价基准大多存在更新周期长、数据走漏、辨别度较小等成绩。

　　别的探究发明央视网，我们发明操纵 AutoDetec 开掘的缺点数据锻炼模子能够很好的提拔它们的结果，在多个 benchmark 上都可以获得约10%的提拔。

　　问：红队进犯是发明模子的宁静破绽，此类办法可否迁徙到通用使命上，AutoDetect 有哪些劣势？

　　同时，均匀 ISR 的排序也大抵契合我们对模子才能的认知探究发明央视网，显现了 AutoDetect 开展为静态 benchmark 的潜力。

　　比拟现有手艺，AutoDetect 可以对模子的缺点停止针对性、高效的搜刮，在 GPT-3.5、 Claude-3-sonnet 等多个支流模子上有着高于 30% 的缺点检测胜利率。

　　LLM 能够在艰难的使命中表示超卓，但在更简朴的使命中失利（能够完成庞大的算法题，可是在根底的观点上能够堕落）；

　　LLM 在统一使命中的差别子类上机能差异十分较着（数学使命中使用题做的不错，可是多少题机能较差）；

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