Son zamanlarda, Illinois Üniversitesi Urbana-Champaign, Stanford Üniversitesi, California Üniversitesi Berkeley, Yapay Zeka Güvenlik Merkezi ve Microsoft Araştırma Enstitüsü tarafından ortaklaşa gerçekleştirilen bir araştırma, üretilen önceden eğitilmiş transformer modeli (GPT)'in güvenilirliğini kapsamlı bir şekilde değerlendirdi. Araştırma ekibi, büyük dil modellerinin (LLMs) güvenilirliğini çok yönlü bir şekilde test etmek için kapsamlı bir değerlendirme platformu geliştirdi.
Araştırmalar, daha önce kamuoyuna açıklanmamış güvenilirlikle ilgili bazı açıkları ortaya çıkardı. Örneğin, GPT modeli, toksik ve önyargılı çıktılar üretmeye eğilimlidir ve ayrıca eğitim verileri ile diyalog geçmişindeki gizli bilgileri sızdırabilir. Standart testlerde GPT-4 genellikle GPT-3.5'ten daha güvenilir olmasına rağmen, kötü niyetli tasarlanmış sistem istemleri veya kullanıcı girdileriyle karşılaştığında, GPT-4 daha kolay saldırıya uğrayabilir; bu, yanıltıcı talimatlara daha sıkı bir şekilde uymasından kaynaklanıyor olabilir.
Araştırma ekibi, GPT modelini sekiz farklı açıdan kapsamlı bir şekilde değerlendirerek, düşmanca saldırılara karşı dayanıklılık, talimata uyma yeteneği, modelin toparlanma yeteneği gibi unsurları inceledi. Değerlendirme, çeşitli senaryolar, görevler, göstergeler ve veri setlerini kapsadı.
Değerlendirme sürecinde, araştırmacılar bazı ilginç olgular keşfettiler. Örneğin, GPT-3.5 ve GPT-4, gösterimde eklenen karşıt gerçeklik örneklerinden etkilenmiyor, ancak dolandırıcılığı önleyici gösterimler sağlamak, onların karşıt gerçeklik girdilerine yanlış tahminlerde bulunmalarına neden olabilir. Zehirli içerik ve önyargı açısından, her iki model de olumlu ipuçları altında çoğu klişe konusundaki önyargıda pek bir sapma göstermiyor, ancak yanıltıcı ipuçları altında önyargılı içeriklere katılmaya ikna edilebilirler.
Gizlilik ihlali sorunlarıyla ilgili olarak yapılan araştırmalar, GPT modellerinin eğitim verilerindeki hassas bilgileri, örneğin e-posta adreslerini sızdırabileceğini ortaya koymuştur. Bazı durumlarda, ek bilgilerin kullanımı bilgi çıkarımının doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. Genel olarak, GPT-4, kişisel kimlik bilgilerinin korunmasında GPT-3.5'ten daha sağlamdır, ancak her iki model de belirli türde gizlilik bilgileriyle karşılaştıklarında güçlü koruma yetenekleri göstermektedir.
Bu çalışma, GPT modellerinin güvenilirlik değerlendirmesi için kapsamlı bir bakış açısı sunmakta ve potansiyel riskleri ve iyileştirme alanlarını ortaya koymaktadır. Araştırma ekibi, bu çalışmanın akademik camiada bu temele dayanarak incelemelerin devam etmesine katkıda bulunmasını ve daha güçlü, daha güvenilir dil modelleri yaratmak için ortak çabaların artmasını ummaktadır.
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.
6 Likes
Reward
6
5
Share
Comment
0/400
ReverseFOMOguy
· 07-24 20:05
Zehirli olduğu doğru. Kurallar yıkılmak içindir.
View OriginalReply0
BearMarketSurvivor
· 07-21 20:33
Tamam, Miwei de pek güvenilir değil.
View OriginalReply0
OvertimeSquid
· 07-21 20:29
4 dayağı da hak etti
View OriginalReply0
DisillusiionOracle
· 07-21 20:13
4 ne kadar itaatkâr olursan o kadar tehlikeli. İnsan doğası üstünlükçülerinin zaferi.
View OriginalReply0
CryptoMotivator
· 07-21 20:08
Hâlâ çok güvenli olduğunu düşünüyordum, pek güvenilir değilmiş.
Araştırma, GPT modelinin güvenilirlik açıklarını ortaya koyuyor. Güvenlik ve gizlilik risklerini çok yönlü olarak değerlendiriyor.
GPT modelinin güvenilirliğinin kapsamlı değerlendirmesi
Son zamanlarda, Illinois Üniversitesi Urbana-Champaign, Stanford Üniversitesi, California Üniversitesi Berkeley, Yapay Zeka Güvenlik Merkezi ve Microsoft Araştırma Enstitüsü tarafından ortaklaşa gerçekleştirilen bir araştırma, üretilen önceden eğitilmiş transformer modeli (GPT)'in güvenilirliğini kapsamlı bir şekilde değerlendirdi. Araştırma ekibi, büyük dil modellerinin (LLMs) güvenilirliğini çok yönlü bir şekilde test etmek için kapsamlı bir değerlendirme platformu geliştirdi.
Araştırmalar, daha önce kamuoyuna açıklanmamış güvenilirlikle ilgili bazı açıkları ortaya çıkardı. Örneğin, GPT modeli, toksik ve önyargılı çıktılar üretmeye eğilimlidir ve ayrıca eğitim verileri ile diyalog geçmişindeki gizli bilgileri sızdırabilir. Standart testlerde GPT-4 genellikle GPT-3.5'ten daha güvenilir olmasına rağmen, kötü niyetli tasarlanmış sistem istemleri veya kullanıcı girdileriyle karşılaştığında, GPT-4 daha kolay saldırıya uğrayabilir; bu, yanıltıcı talimatlara daha sıkı bir şekilde uymasından kaynaklanıyor olabilir.
Araştırma ekibi, GPT modelini sekiz farklı açıdan kapsamlı bir şekilde değerlendirerek, düşmanca saldırılara karşı dayanıklılık, talimata uyma yeteneği, modelin toparlanma yeteneği gibi unsurları inceledi. Değerlendirme, çeşitli senaryolar, görevler, göstergeler ve veri setlerini kapsadı.
Değerlendirme sürecinde, araştırmacılar bazı ilginç olgular keşfettiler. Örneğin, GPT-3.5 ve GPT-4, gösterimde eklenen karşıt gerçeklik örneklerinden etkilenmiyor, ancak dolandırıcılığı önleyici gösterimler sağlamak, onların karşıt gerçeklik girdilerine yanlış tahminlerde bulunmalarına neden olabilir. Zehirli içerik ve önyargı açısından, her iki model de olumlu ipuçları altında çoğu klişe konusundaki önyargıda pek bir sapma göstermiyor, ancak yanıltıcı ipuçları altında önyargılı içeriklere katılmaya ikna edilebilirler.
Gizlilik ihlali sorunlarıyla ilgili olarak yapılan araştırmalar, GPT modellerinin eğitim verilerindeki hassas bilgileri, örneğin e-posta adreslerini sızdırabileceğini ortaya koymuştur. Bazı durumlarda, ek bilgilerin kullanımı bilgi çıkarımının doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. Genel olarak, GPT-4, kişisel kimlik bilgilerinin korunmasında GPT-3.5'ten daha sağlamdır, ancak her iki model de belirli türde gizlilik bilgileriyle karşılaştıklarında güçlü koruma yetenekleri göstermektedir.
Bu çalışma, GPT modellerinin güvenilirlik değerlendirmesi için kapsamlı bir bakış açısı sunmakta ve potansiyel riskleri ve iyileştirme alanlarını ortaya koymaktadır. Araştırma ekibi, bu çalışmanın akademik camiada bu temele dayanarak incelemelerin devam etmesine katkıda bulunmasını ve daha güçlü, daha güvenilir dil modelleri yaratmak için ortak çabaların artmasını ummaktadır.