Büyük Dil Modellerinin Güvenilirlik Değerlendirmesi Üzerine Kapsamlı Bir Araştırma
Illinois Üniversitesi Urbana-Champaign, Stanford Üniversitesi, Kaliforniya Üniversitesi Berkeley, Yapay Zeka Güvenliği Merkezi ve Microsoft Araştırma Laboratuvarı tarafından ortaklaşa yürütülen bir araştırma, Üretken Ön Eğitimli Dönüştürücü Modelle (GPT) güvenilirliğini kapsamlı bir şekilde değerlendirmiştir. Araştırma ekibi, kapsamlı bir değerlendirme platformu yayınlamış ve son zamanlarda "DecodingTrust: GPT Modellerinin Güvenilirliğini Kapsamlı Değerlendirme" başlıklı makalelerinde bulgularını ayrıntılı olarak sunmuştur.
Araştırmalar, güvenilirlikle ilgili daha önce açıklanmamış bazı açıkları ortaya koydu. Örneğin, GPT modelleri yanıltılmaya yatkındır ve zehirli ve önyargılı çıktılar üretebilir, ayrıca eğitim verileri ve diyalog geçmişindeki gizli bilgileri sızdırabilir. İlginç bir şekilde, GPT-4 genellikle standart referans testlerinde GPT-3.5'ten daha güvenilir olmasına rağmen, güvenlik önlemlerini aşmayı amaçlayan kötü niyetli istemlerle karşılaştığında, GPT-4 saldırılara daha açık hale gelmektedir. Bu, GPT-4'ün yanıltıcı talimatları daha katı bir şekilde takip etmesinden kaynaklanıyor olabilir.
Araştırma ekibi, GPT modelini sekiz güvenilirlik açısından kapsamlı bir şekilde değerlendirdi; bu değerlendirmeler arasında saldırgan dayanıklılık, toksisite ve önyargı, gizlilik ihlalleri gibi unsurlar yer alıyor. Farklı koşullarda modelin performansını test etmek için çeşitli değerlendirme senaryoları oluşturdu.
Rekabetçi gösterimler açısından, araştırmalar GPT-3.5 ve GPT-4'ün karşıt durum örneklerine belirli bir direnç gösterdiğini, ancak bazı durumlarda yanıltılabileceğini ortaya koymuştur. Zehirli içerik ve önyargılar konusunda, her iki model de olumlu ipuçları altında çoğu klişe konusundaki önyargıları minimum seviyede tutmaktadır, ancak yanıltıcı ipuçları altında, özellikle GPT-4, önyargılı içerik üretebilir.
Gizlilik açısından, araştırmalar GPT modellerinin eğitim verilerindeki hassas bilgileri, örneğin e-posta adreslerini sızdırabileceğini göstermiştir. Bazı durumlarda, ek bilgiler kullanmak bilgi çıkarımının doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. Genel olarak, GPT-4 kişisel kimlik bilgilerinin korunmasında daha iyi bir performans sergiliyor, ancak her iki model de belirli hassas bilgi türlerinin korunmasında görece sağlamdır.
Araştırma ekibi, bu çalışmanın daha fazla araştırmacıyı potansiyel kötüye kullanımları önlemek amacıyla katılmaya teşvik etmek için tasarlandığını vurguladı. Bu referansın işbirliğini teşvik edeceğini ve daha güçlü, daha güvenilir modellerin geliştirilmesini hızlandıracağını umuyorlar. Bu amaçla, tasarladıkları değerlendirme kodu yüksek derecede ölçeklenebilirlik ve kullanılabilirlik sunuyor; yeni modelleri tam olarak değerlendirmek için sadece bir komut yeterli.
Dikkate değer olan, araştırma ekibinin ilgili ürün departmanlarıyla iş birliği yaparak bu bulguların mevcut müşteri hizmetlerini etkilemeyeceğini doğrulamasıdır. Bu, uygulanan bir dizi hafifletme önlemine atfedilebilir. Araştırma sonuçları ayrıca model geliştiricileriyle paylaşılmıştır, böylece daha fazla iyileştirme sağlanabilir.
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
6
Repost
Share
Comment
0/400
SigmaValidator
· 5h ago
GPT bu kadar açığı düzeltemiyor.
View OriginalReply0
MemeTokenGenius
· 08-15 05:03
Bunu güvenilir bulmadığımı daha önce söylemiştim!
View OriginalReply0
ILCollector
· 08-13 07:32
Eh, sorunlu olduğunu biliyordum.
View OriginalReply0
LiquidationWatcher
· 08-13 07:32
Hep onun kötü alışkanlıklar edineceğinden korkuyorum.
Büyük Dil Modellerinin Güvenilirlik Değerlendirmesi: GPT-4 Güvenlik Açıkları ve Gizlilik Risklerinin Ortaya Çıkması
Büyük Dil Modellerinin Güvenilirlik Değerlendirmesi Üzerine Kapsamlı Bir Araştırma
Illinois Üniversitesi Urbana-Champaign, Stanford Üniversitesi, Kaliforniya Üniversitesi Berkeley, Yapay Zeka Güvenliği Merkezi ve Microsoft Araştırma Laboratuvarı tarafından ortaklaşa yürütülen bir araştırma, Üretken Ön Eğitimli Dönüştürücü Modelle (GPT) güvenilirliğini kapsamlı bir şekilde değerlendirmiştir. Araştırma ekibi, kapsamlı bir değerlendirme platformu yayınlamış ve son zamanlarda "DecodingTrust: GPT Modellerinin Güvenilirliğini Kapsamlı Değerlendirme" başlıklı makalelerinde bulgularını ayrıntılı olarak sunmuştur.
Araştırmalar, güvenilirlikle ilgili daha önce açıklanmamış bazı açıkları ortaya koydu. Örneğin, GPT modelleri yanıltılmaya yatkındır ve zehirli ve önyargılı çıktılar üretebilir, ayrıca eğitim verileri ve diyalog geçmişindeki gizli bilgileri sızdırabilir. İlginç bir şekilde, GPT-4 genellikle standart referans testlerinde GPT-3.5'ten daha güvenilir olmasına rağmen, güvenlik önlemlerini aşmayı amaçlayan kötü niyetli istemlerle karşılaştığında, GPT-4 saldırılara daha açık hale gelmektedir. Bu, GPT-4'ün yanıltıcı talimatları daha katı bir şekilde takip etmesinden kaynaklanıyor olabilir.
Araştırma ekibi, GPT modelini sekiz güvenilirlik açısından kapsamlı bir şekilde değerlendirdi; bu değerlendirmeler arasında saldırgan dayanıklılık, toksisite ve önyargı, gizlilik ihlalleri gibi unsurlar yer alıyor. Farklı koşullarda modelin performansını test etmek için çeşitli değerlendirme senaryoları oluşturdu.
Rekabetçi gösterimler açısından, araştırmalar GPT-3.5 ve GPT-4'ün karşıt durum örneklerine belirli bir direnç gösterdiğini, ancak bazı durumlarda yanıltılabileceğini ortaya koymuştur. Zehirli içerik ve önyargılar konusunda, her iki model de olumlu ipuçları altında çoğu klişe konusundaki önyargıları minimum seviyede tutmaktadır, ancak yanıltıcı ipuçları altında, özellikle GPT-4, önyargılı içerik üretebilir.
Gizlilik açısından, araştırmalar GPT modellerinin eğitim verilerindeki hassas bilgileri, örneğin e-posta adreslerini sızdırabileceğini göstermiştir. Bazı durumlarda, ek bilgiler kullanmak bilgi çıkarımının doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. Genel olarak, GPT-4 kişisel kimlik bilgilerinin korunmasında daha iyi bir performans sergiliyor, ancak her iki model de belirli hassas bilgi türlerinin korunmasında görece sağlamdır.
Araştırma ekibi, bu çalışmanın daha fazla araştırmacıyı potansiyel kötüye kullanımları önlemek amacıyla katılmaya teşvik etmek için tasarlandığını vurguladı. Bu referansın işbirliğini teşvik edeceğini ve daha güçlü, daha güvenilir modellerin geliştirilmesini hızlandıracağını umuyorlar. Bu amaçla, tasarladıkları değerlendirme kodu yüksek derecede ölçeklenebilirlik ve kullanılabilirlik sunuyor; yeni modelleri tam olarak değerlendirmek için sadece bir komut yeterli.
Dikkate değer olan, araştırma ekibinin ilgili ürün departmanlarıyla iş birliği yaparak bu bulguların mevcut müşteri hizmetlerini etkilemeyeceğini doğrulamasıdır. Bu, uygulanan bir dizi hafifletme önlemine atfedilebilir. Araştırma sonuçları ayrıca model geliştiricileriyle paylaşılmıştır, böylece daha fazla iyileştirme sağlanabilir.