Notice bibliographique
Résumé
Along with the broad deployment of deep learning (DL) systems, their lack of trustworthiness, such as their lack of robustness, fairness, and numerical reliability, is raising serious social concerns, especially in safety-critical scenarios such as autonomous driving and aircraft navigation. Hence, a rigorous and accurate evaluation of the trustworthiness of DL systems is essential and would be a prerequisite for improving DL trustworthiness. The first part of the talk will be an overview of certified methods for DL trustworthiness. These methods provide computable guarantees for DL systems in terms of worst-case trustworthiness under certain realistic conditions, such as the accuracy lower bound against arbitrary tiny perturbations. Based on our taxonomy and systematization, we illustrate key methodologies, specifically semantic randomized smoothing and branch-and-bound, and their implications for certified DL trustworthiness. As a representative of recent DL breakthroughs, large language models (LLMs) are transforming our lives, but, on the other hand, posing more challenges to trustworthiness. For example, LLMs can be jailbroken with adversarial prompts to output harmful content with bias, harassment, misinformation, and more. The second part of the talk will be an overview of LLM trustworthiness. We will start with sharing hands-on experience in developing fontier LLMs, then illustrate common LLM trustworthiness issues via examples, then demonstrate evaluation challenges, take one benchmark as an example, and conclude by envisioning certifiable trustworthiness for LLMs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,185 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».