Üretken Ön Eğitimli Dönüşümcü Modelin Güvenilirlik Değerlendirmesi
Son zamanlarda, Illinois Üniversitesi Urbana-Champaign, Stanford Üniversitesi, Kaliforniya Üniversitesi Berkeley, Yapay Zeka Güvenliği Merkezi ve Microsoft Araştırma Enstitüsü'nden oluşan bir araştırma ekibi, büyük dil modellerinin (LLM'ler) güvenilirliği hakkında kapsamlı bir değerlendirme yayınladı. Bu araştırma, GPT modellerinin güvenilirliğini kapsamlı bir şekilde değerlendirmeyi ve daha önce açıklanmamış bazı açıkları ortaya çıkarmayı amaçlamaktadır.
Araştırmalar, GPT modellerinin yanıltılmaya eğilimli olduğunu, zararlı ve önyargılı çıktılar üretebildiğini ve eğitim verilerinden ve diyalog geçmişinden gizli bilgileri sızdırabileceğini ortaya koymuştur. İlginç bir şekilde, GPT-4 genellikle standart kıyaslama testlerinde GPT-3.5'ten daha güvenilir olmasına rağmen, kötü niyetli tasarlanmış sistemler veya kullanıcı ipuçlarıyla karşılaştığında, GPT-4'ün daha fazla saldırıya uğrayabildiği görülmektedir. Bu, GPT-4'ün yanıltıcı talimatları daha katı bir şekilde takip etmesinden kaynaklanıyor olabilir.
Araştırma ekibi, GPT modelini sekiz farklı açıdan kapsamlı bir şekilde değerlendirmiştir; bunlar arasında karşıt saldırılara karşı dayanıklılık, toksisite ve önyargı, gizlilik ihlalleri gibi alanlar bulunmaktadır. Örneğin, modelin metin karşıt saldırılarına karşı dayanıklılığını değerlendirirken, araştırmacılar standart referans testleri, farklı yönlendirici görev açıklamaları altındaki performans ve daha zorlu karşıt metinlerle karşılaştığında gösterdiği performans dahil olmak üzere üç değerlendirme senaryosu oluşturmuşlardır.
Zehirleyici ve önyargı açısından yapılan araştırmalar, GPT modellerinin olumlu ve nötr sistem talimatları altında çoğu klişe konusundaki önyargılarının belirgin olmadığını ortaya koymuştur. Ancak yanıltıcı sistem talimatlarıyla karşılaştıklarında, her iki GPT modeli de önyargılı içerik üretmeye teşvik edilebilir. Dikkate değer bir şekilde, GPT-4'ün bu tür hedeflenmiş yanıltıcı talimatlara karşı GPT-3.5'ten daha duyarlı olduğu görünmektedir.
Gizlilik ihlali sorunları hakkında yapılan araştırmalar, GPT modellerinin, özellikle belirli bağlamlarda veya az örnekli gösterimlerde, eğitim verilerindeki hassas bilgileri sızdırabileceğini ortaya koymuştur. Genel olarak, GPT-4, kişisel kimlik bilgilerinin korunmasında GPT-3.5'ten daha sağlam bir performans sergilemektedir, ancak her iki model de belirli türde kişisel bilgilere (örneğin, sosyal güvenlik numarası) karşı güçlü bir koruma yeteneği göstermektedir.
Araştırma ekibi, bu değerlendirmenin sadece bir başlangıç olduğunu vurguladı ve diğer araştırmacılarla iş birliği yaparak daha güçlü ve daha güvenilir modeller oluşturmak için çalışmayı umuyorlar. İş birliğini teşvik etmek için, referans kodları oldukça ölçeklenebilir ve kullanıcı dostudur; yalnızca bir komutla yeni modeller üzerinde tam değerlendirme çalıştırılabilir.
Özellikle, araştırma ekibinin, potansiyel açıkların mevcut müşteri hizmetlerini etkilememesini sağlamak için ilgili geliştiricilerle araştırma sonuçlarını paylaştığına dikkat çekmek gerekir. Bu araştırma, GPT modelinin potansiyel risklerini ortaya koymakla kalmayıp, aynı zamanda gelecekteki iyileştirmeler ve güvenlik önlemleri için de önemli bir referans sağlamaktadır.
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.
17 Likes
Reward
17
6
Share
Comment
0/400
YieldWhisperer
· 08-04 04:18
bu güvenlik açığı desenini daha önce görmüştüm... tipik itaatkar-yapay zeka ölüm sarmalı fr
View OriginalReply0
PumpStrategist
· 08-04 02:28
Bu yüzden pro'lar GPT kullanarak ticaret stratejisi yazmıyor. Klasik dip sinyali.
GPT modeli güvenilirlik değerlendirmesi: gizlilik ihlalleri ve saldırganlık saldırısı risklerini ortaya çıkarma
Üretken Ön Eğitimli Dönüşümcü Modelin Güvenilirlik Değerlendirmesi
Son zamanlarda, Illinois Üniversitesi Urbana-Champaign, Stanford Üniversitesi, Kaliforniya Üniversitesi Berkeley, Yapay Zeka Güvenliği Merkezi ve Microsoft Araştırma Enstitüsü'nden oluşan bir araştırma ekibi, büyük dil modellerinin (LLM'ler) güvenilirliği hakkında kapsamlı bir değerlendirme yayınladı. Bu araştırma, GPT modellerinin güvenilirliğini kapsamlı bir şekilde değerlendirmeyi ve daha önce açıklanmamış bazı açıkları ortaya çıkarmayı amaçlamaktadır.
Araştırmalar, GPT modellerinin yanıltılmaya eğilimli olduğunu, zararlı ve önyargılı çıktılar üretebildiğini ve eğitim verilerinden ve diyalog geçmişinden gizli bilgileri sızdırabileceğini ortaya koymuştur. İlginç bir şekilde, GPT-4 genellikle standart kıyaslama testlerinde GPT-3.5'ten daha güvenilir olmasına rağmen, kötü niyetli tasarlanmış sistemler veya kullanıcı ipuçlarıyla karşılaştığında, GPT-4'ün daha fazla saldırıya uğrayabildiği görülmektedir. Bu, GPT-4'ün yanıltıcı talimatları daha katı bir şekilde takip etmesinden kaynaklanıyor olabilir.
Araştırma ekibi, GPT modelini sekiz farklı açıdan kapsamlı bir şekilde değerlendirmiştir; bunlar arasında karşıt saldırılara karşı dayanıklılık, toksisite ve önyargı, gizlilik ihlalleri gibi alanlar bulunmaktadır. Örneğin, modelin metin karşıt saldırılarına karşı dayanıklılığını değerlendirirken, araştırmacılar standart referans testleri, farklı yönlendirici görev açıklamaları altındaki performans ve daha zorlu karşıt metinlerle karşılaştığında gösterdiği performans dahil olmak üzere üç değerlendirme senaryosu oluşturmuşlardır.
Zehirleyici ve önyargı açısından yapılan araştırmalar, GPT modellerinin olumlu ve nötr sistem talimatları altında çoğu klişe konusundaki önyargılarının belirgin olmadığını ortaya koymuştur. Ancak yanıltıcı sistem talimatlarıyla karşılaştıklarında, her iki GPT modeli de önyargılı içerik üretmeye teşvik edilebilir. Dikkate değer bir şekilde, GPT-4'ün bu tür hedeflenmiş yanıltıcı talimatlara karşı GPT-3.5'ten daha duyarlı olduğu görünmektedir.
Gizlilik ihlali sorunları hakkında yapılan araştırmalar, GPT modellerinin, özellikle belirli bağlamlarda veya az örnekli gösterimlerde, eğitim verilerindeki hassas bilgileri sızdırabileceğini ortaya koymuştur. Genel olarak, GPT-4, kişisel kimlik bilgilerinin korunmasında GPT-3.5'ten daha sağlam bir performans sergilemektedir, ancak her iki model de belirli türde kişisel bilgilere (örneğin, sosyal güvenlik numarası) karşı güçlü bir koruma yeteneği göstermektedir.
Araştırma ekibi, bu değerlendirmenin sadece bir başlangıç olduğunu vurguladı ve diğer araştırmacılarla iş birliği yaparak daha güçlü ve daha güvenilir modeller oluşturmak için çalışmayı umuyorlar. İş birliğini teşvik etmek için, referans kodları oldukça ölçeklenebilir ve kullanıcı dostudur; yalnızca bir komutla yeni modeller üzerinde tam değerlendirme çalıştırılabilir.
Özellikle, araştırma ekibinin, potansiyel açıkların mevcut müşteri hizmetlerini etkilememesini sağlamak için ilgili geliştiricilerle araştırma sonuçlarını paylaştığına dikkat çekmek gerekir. Bu araştırma, GPT modelinin potansiyel risklerini ortaya koymakla kalmayıp, aynı zamanda gelecekteki iyileştirmeler ve güvenlik önlemleri için de önemli bir referans sağlamaktadır.