Araştırmacılar, büyük dil modelleri (LLMs) için kapsamlı bir güvenilirlik değerlendirme platformu yayınladılar ve bunu "DecodingTrust: GPT Modellerinin Güvenilirliğinin Kapsamlı Değerlendirmesi" başlıklı makalelerinde tanıttılar.
Değerlendirme sonuçları, daha önce bilinmeyen güvenilirlikle ilgili bazı açıkları ortaya çıkardı. Araştırma, GPT modelinin zehirli ve önyargılı çıktılar üretme konusunda hassas olduğunu ve eğitim verileri ile sohbet geçmişindeki gizli bilgileri sızdırabileceğini tespit etti. Standart temel testlerde GPT-4 genellikle GPT-3.5'ten daha güvenilir olsa da, kötü niyetli tasarlanmış istemlerle karşılaştığında, GPT-4 daha kolay bir şekilde saldırıya uğrayabiliyor; bu, muhtemelen yanıltıcı talimatları daha katı bir şekilde takip etmesinden kaynaklanıyor.
Bu çalışma, GPT modelinin güvenilirliğini kapsamlı bir şekilde değerlendirmiş ve güvenilirlik açısından eksiklikleri ortaya koymuştur. Değerlendirme standartları kamuya açık olarak erişilebilir, araştırma ekibi, diğer araştırmacıları bu temel üzerinde daha fazla araştırma yapmaya teşvik etmeyi ummaktadır, böylece potansiyel kötüye kullanımları önleyebiliriz.
GPT modelinin sekiz güvenilirlik açısına göre kapsamlı bir analizi yapılmıştır; bunlar arasında karşıt saldırılara karşı dayanıklılık, toksisite ve önyargı, gizlilik ihlalleri gibi konular bulunmaktadır. Örneğin, metin karşıt saldırılarına karşı dayanıklılığı değerlendirmek için araştırma üç değerlendirme senaryosu oluşturmuştur; bunlar standart benchmark testleri, farklı yönlendirici görev açıklamaları altında yapılan testler ve daha zorlu karşıt metin testleridir.
Araştırmalar ilginç sonuçlar ortaya koydu. Karşıtlık gösterimlerinde, GPT modeli karşıt örneklerden etkilenmiyor, ancak dolandırıcılık gösterimlerinden etkilenebilir. Zehirli içerik ve önyargılar açısından, GPT modeli olumlu ipuçları altında pek yanılmıyor, ancak yanıltıcı ipuçlarıyla önyargılı içerik "kabul etmeye" kolayca yönlendirilebiliyor; GPT-4, GPT-3.5'e göre daha fazla etkileniyor.
Gizlilik koruma açısından, GPT modeli eğitim verilerindeki hassas bilgileri, örneğin e-posta adreslerini açığa çıkarabilir. GPT-4, kişisel kimlik bilgilerini koruma konusunda GPT-3.5'ten daha iyi performans gösteriyor, ancak her ikisi de belirli türdeki bilgilerin korunmasında oldukça sağlam. Ancak, bazı durumlarda GPT-4, yanıltıcı talimatları daha sıkı bir şekilde takip ettiği için, GPT-3.5'ten daha fazla gizlilik açığa çıkarabilir.
Bu araştırma, büyük dil modellerinin güvenilirlik değerlendirmesine kapsamlı bir bakış açısı sunmakta ve mevcut modellerin güçlü ve zayıf yönlerini ortaya koymaktadır. Araştırmacılar, bu bulguların daha güvenli ve daha güvenilir AI modellerinin geliştirilmesini teşvik etmesini 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.
11 Likes
Reward
11
4
Repost
Share
Comment
0/400
TradFiRefugee
· 17h ago
Güvenlik yazılımları boşuna yapılmaz.
View OriginalReply0
DegenWhisperer
· 17h ago
Bu çok gerçekçi, işte VC'lerin hazinesi.
View OriginalReply0
RugpullSurvivor
· 17h ago
Gülmekten öldüm, Kripto Para Trade çok baktım her yerde açıklar var.
Araştırma, GPT modelinin güvenilirlik açıklarını ortaya koyuyor ve Yapay Zeka Güvenliği'nin güçlendirilmesi çağrısında bulunuyor.
Dil Modellerinin Güvenilirliğini Değerlendirme
Araştırmacılar, büyük dil modelleri (LLMs) için kapsamlı bir güvenilirlik değerlendirme platformu yayınladılar ve bunu "DecodingTrust: GPT Modellerinin Güvenilirliğinin Kapsamlı Değerlendirmesi" başlıklı makalelerinde tanıttılar.
Değerlendirme sonuçları, daha önce bilinmeyen güvenilirlikle ilgili bazı açıkları ortaya çıkardı. Araştırma, GPT modelinin zehirli ve önyargılı çıktılar üretme konusunda hassas olduğunu ve eğitim verileri ile sohbet geçmişindeki gizli bilgileri sızdırabileceğini tespit etti. Standart temel testlerde GPT-4 genellikle GPT-3.5'ten daha güvenilir olsa da, kötü niyetli tasarlanmış istemlerle karşılaştığında, GPT-4 daha kolay bir şekilde saldırıya uğrayabiliyor; bu, muhtemelen yanıltıcı talimatları daha katı bir şekilde takip etmesinden kaynaklanıyor.
Bu çalışma, GPT modelinin güvenilirliğini kapsamlı bir şekilde değerlendirmiş ve güvenilirlik açısından eksiklikleri ortaya koymuştur. Değerlendirme standartları kamuya açık olarak erişilebilir, araştırma ekibi, diğer araştırmacıları bu temel üzerinde daha fazla araştırma yapmaya teşvik etmeyi ummaktadır, böylece potansiyel kötüye kullanımları önleyebiliriz.
GPT modelinin sekiz güvenilirlik açısına göre kapsamlı bir analizi yapılmıştır; bunlar arasında karşıt saldırılara karşı dayanıklılık, toksisite ve önyargı, gizlilik ihlalleri gibi konular bulunmaktadır. Örneğin, metin karşıt saldırılarına karşı dayanıklılığı değerlendirmek için araştırma üç değerlendirme senaryosu oluşturmuştur; bunlar standart benchmark testleri, farklı yönlendirici görev açıklamaları altında yapılan testler ve daha zorlu karşıt metin testleridir.
Araştırmalar ilginç sonuçlar ortaya koydu. Karşıtlık gösterimlerinde, GPT modeli karşıt örneklerden etkilenmiyor, ancak dolandırıcılık gösterimlerinden etkilenebilir. Zehirli içerik ve önyargılar açısından, GPT modeli olumlu ipuçları altında pek yanılmıyor, ancak yanıltıcı ipuçlarıyla önyargılı içerik "kabul etmeye" kolayca yönlendirilebiliyor; GPT-4, GPT-3.5'e göre daha fazla etkileniyor.
Gizlilik koruma açısından, GPT modeli eğitim verilerindeki hassas bilgileri, örneğin e-posta adreslerini açığa çıkarabilir. GPT-4, kişisel kimlik bilgilerini koruma konusunda GPT-3.5'ten daha iyi performans gösteriyor, ancak her ikisi de belirli türdeki bilgilerin korunmasında oldukça sağlam. Ancak, bazı durumlarda GPT-4, yanıltıcı talimatları daha sıkı bir şekilde takip ettiği için, GPT-3.5'ten daha fazla gizlilik açığa çıkarabilir.
Bu araştırma, büyük dil modellerinin güvenilirlik değerlendirmesine kapsamlı bir bakış açısı sunmakta ve mevcut modellerin güçlü ve zayıf yönlerini ortaya koymaktadır. Araştırmacılar, bu bulguların daha güvenli ve daha güvenilir AI modellerinin geliştirilmesini teşvik etmesini ummaktadır.