Dil Modelinin Güvenilirliğini Değerlendirme: DecodingTrust Araştırması Potansiyel Riskleri Ortaya Çıkarıyor
Son günlerde, birden fazla tanınmış üniversite ve araştırma kurumundan oluşan bir araştırma ekibi, büyük dil modelleri (LLMs) ile ilgili güvenilirliklerine dair kapsamlı bir değerlendirme çalışması yayımladı. Bu çalışma, üretken önceden eğitilmiş transformer modellerinin (GPT) güvenilirliğini kapsamlı bir şekilde değerlendirmeyi amaçlamakta ve daha önce kamuya açıklanmayan bazı ilgili güvenlik açıklarını ortaya çıkarmaktadır.
Araştırma sonuçları, GPT modellerinin yanıltılmaya eğilimli olduğunu, zarar verici ve önyargılı çıktılar üretebildiğini, ayrıca eğitim verileri ve diyalog geçmişindeki gizli bilgileri sızdırabileceğini göstermektedir. İlginç bir şekilde, GPT-4 genellikle standart kıyaslama testlerinde GPT-3.5'ten daha güvenilir olmasına rağmen, kötü niyetli tasarlanmış sistemler veya kullanıcı istemleriyle karşılaştığında, GPT-4'ün daha kolay bir şekilde saldırıya uğradığı görülmektedir. Bu, GPT-4'ün yanıltıcı talimatları daha hassas bir şekilde takip etmesinden kaynaklanıyor olabilir.
Araştırma ekibi, GPT modelini sekiz farklı açıdan kapsamlı bir şekilde değerlendirdi, bunlar arasında karşıt ortamlardaki uyum yeteneği de bulunmaktadır. Örneğin, GPT-3.5 ve GPT-4'ün metin karşıt saldırılarına karşı dayanıklılığını değerlendirmek için ekip, standart referans testleri, farklı yönlendirici görev talimatları altındaki performanslar ve daha zorlu karşıt metinlerle karşılaştıklarında verdikleri tepkiler dahil olmak üzere üç değerlendirme senaryosu tasarladı.
Araştırmalar bazı ilginç fenomenler bulmuştur. Modellerin karşıt gösterimlere karşı dayanıklılığı açısından, GPT-3.5 ve GPT-4, karşıt örneklerden etkilenmez, ancak dolandırıcılığı önleyici gösterimler sağlamak, bunların karşıt girdi üzerinde yanlış tahminlerde bulunmasına neden olabilir. Zehirli içerik ve önyargı açısından, her iki model de olumlu bir ortamda çoğu kalıp yargı konusu üzerine çok az bir yanlılık gösterirken, yanıltıcı sistem istemleri altında, önyargılı içeriklere rıza göstermeye ikna edilebilirler.
Gizlilik ihlali sorunuyla ilgili olarak, araştırmalar GPT modelinin eğitim verilerindeki hassas bilgileri, örneğin e-posta adreslerini sızdırabileceğini ortaya koymuştur. Bazı durumlarda, ek bilgiler kullanmak bilgi çıkarımının doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. GPT-4, kişisel kimlik bilgilerini koruma konusunda GPT-3.5'ten daha sağlam olmasına rağmen, her iki model de belirli türdeki kişisel bilgilerin korunmasında benzer performans sergilemektedir.
Bu çalışma, dil modellerinin güvenilirlik değerlendirmesi için kapsamlı bir bakış açısı sunmakta ve potansiyel güvenlik açıklarını ortaya koymaktadır. Araştırma ekibi, bu çalışmanın daha fazla araştırmacıyı katılmaya teşvik etmesini ve daha güçlü, daha güvenilir modeller yaratmak için ortak çaba göstermelerini umuyor. İş birliğini teşvik etmek amacıyla, değerlendirme standartlarını açık hale getirdiler, böylece iyi ölçeklenebilirlik ve kullanılabilirlik sağlandı.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
23 Likes
Reward
23
8
Share
Comment
0/400
StableGeniusDegen
· 07-17 07:43
Yine GPT4 güvensiz anladım
View OriginalReply0
AirdropChaser
· 07-16 16:24
Beni korkutma evdeki GPT'yi.
View OriginalReply0
SchrodingerWallet
· 07-15 15:28
Yine bunları mı araştırıyorsun? Önce benim Airdrop'umu araştır!
View OriginalReply0
FlashLoanKing
· 07-14 08:13
Açık, cüzdan.
View OriginalReply0
GasWaster69
· 07-14 08:12
Açıklar varsa oynanır gm
View OriginalReply0
MrRightClick
· 07-14 08:08
Aman, ai hala biraz sıkıntılı.
View OriginalReply0
MetaverseLandlord
· 07-14 07:46
Güvenlik açıkları neden bu kadar çok, insanı deli ediyor.
DecodingTrust: Büyük dil modellerinin güvenilirlik değerlendirmesi potansiyel riskleri ortaya koyuyor
Dil Modelinin Güvenilirliğini Değerlendirme: DecodingTrust Araştırması Potansiyel Riskleri Ortaya Çıkarıyor
Son günlerde, birden fazla tanınmış üniversite ve araştırma kurumundan oluşan bir araştırma ekibi, büyük dil modelleri (LLMs) ile ilgili güvenilirliklerine dair kapsamlı bir değerlendirme çalışması yayımladı. Bu çalışma, üretken önceden eğitilmiş transformer modellerinin (GPT) güvenilirliğini kapsamlı bir şekilde değerlendirmeyi amaçlamakta ve daha önce kamuya açıklanmayan bazı ilgili güvenlik açıklarını ortaya çıkarmaktadır.
Araştırma sonuçları, GPT modellerinin yanıltılmaya eğilimli olduğunu, zarar verici ve önyargılı çıktılar üretebildiğini, ayrıca eğitim verileri ve diyalog geçmişindeki gizli bilgileri sızdırabileceğini göstermektedir. İlginç bir şekilde, GPT-4 genellikle standart kıyaslama testlerinde GPT-3.5'ten daha güvenilir olmasına rağmen, kötü niyetli tasarlanmış sistemler veya kullanıcı istemleriyle karşılaştığında, GPT-4'ün daha kolay bir şekilde saldırıya uğradığı görülmektedir. Bu, GPT-4'ün yanıltıcı talimatları daha hassas bir şekilde takip etmesinden kaynaklanıyor olabilir.
Araştırma ekibi, GPT modelini sekiz farklı açıdan kapsamlı bir şekilde değerlendirdi, bunlar arasında karşıt ortamlardaki uyum yeteneği de bulunmaktadır. Örneğin, GPT-3.5 ve GPT-4'ün metin karşıt saldırılarına karşı dayanıklılığını değerlendirmek için ekip, standart referans testleri, farklı yönlendirici görev talimatları altındaki performanslar ve daha zorlu karşıt metinlerle karşılaştıklarında verdikleri tepkiler dahil olmak üzere üç değerlendirme senaryosu tasarladı.
Araştırmalar bazı ilginç fenomenler bulmuştur. Modellerin karşıt gösterimlere karşı dayanıklılığı açısından, GPT-3.5 ve GPT-4, karşıt örneklerden etkilenmez, ancak dolandırıcılığı önleyici gösterimler sağlamak, bunların karşıt girdi üzerinde yanlış tahminlerde bulunmasına neden olabilir. Zehirli içerik ve önyargı açısından, her iki model de olumlu bir ortamda çoğu kalıp yargı konusu üzerine çok az bir yanlılık gösterirken, yanıltıcı sistem istemleri altında, önyargılı içeriklere rıza göstermeye ikna edilebilirler.
Gizlilik ihlali sorunuyla ilgili olarak, araştırmalar GPT modelinin eğitim verilerindeki hassas bilgileri, örneğin e-posta adreslerini sızdırabileceğini ortaya koymuştur. Bazı durumlarda, ek bilgiler kullanmak bilgi çıkarımının doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. GPT-4, kişisel kimlik bilgilerini koruma konusunda GPT-3.5'ten daha sağlam olmasına rağmen, her iki model de belirli türdeki kişisel bilgilerin korunmasında benzer performans sergilemektedir.
Bu çalışma, dil modellerinin güvenilirlik değerlendirmesi için kapsamlı bir bakış açısı sunmakta ve potansiyel güvenlik açıklarını ortaya koymaktadır. Araştırma ekibi, bu çalışmanın daha fazla araştırmacıyı katılmaya teşvik etmesini ve daha güçlü, daha güvenilir modeller yaratmak için ortak çaba göstermelerini umuyor. İş birliğini teşvik etmek amacıyla, değerlendirme standartlarını açık hale getirdiler, böylece iyi ölçeklenebilirlik ve kullanılabilirlik sağlandı.