GPT Modelinin Güvenilirliğini İncelemek: Kapsamlı Değerlendirme ve Potansiyel Riskler
Son zamanlarda, Illinois Üniversitesi Champaign, Stanford Üniversitesi, Kaliforniya Üniversitesi Berkeley, Yapay Zeka Güvenlik Merkezi ve Microsoft Araştırma Enstitüsü'nden oluşan bir araştırma ekibi, büyük dil modelleri (LLMs) için kapsamlı bir güvenilirlik değerlendirme platformu yayınladı. Bu araştırma sonucu "DecodingTrust: GPT Modellerinin Güvenilirliğinin Kapsamlı Değerlendirilmesi" başlığıyla yayımlandı.
Bu araştırma, GPT modellerinin güvenilirliği ile ilgili daha önce kamuya açıklanmamış potansiyel sorunları ortaya koymaktadır. Araştırma, GPT modellerinin zararlı ve önyargılı çıktılar üretme eğiliminde olduğunu, ayrıca eğitim verileri ve diyalog geçmişindeki gizli bilgileri sızdırabileceğini bulmuştur. Dikkate değer olan, GPT-4'ün standart testlerde genellikle GPT-3.5'ten daha güvenilir olmasına rağmen, kötü niyetli tasarlanmış talimatlarla karşılaştığında, GPT-4'ün saldırılara daha açık hale gelmesidir; bu, muhtemelen yanıltıcı talimatları daha katı bir şekilde takip etmesinden kaynaklanmaktadır.
Araştırma ekibi, GPT modelini sekiz farklı açıdan kapsamlı bir şekilde değerlendirdi; bunlar arasında saldırganlık saldırıları, zararlı içerik ve önyargılar, gizlilik ihlalleri gibi alanlar yer alıyor. Örneğin, araştırmacılar modelin metin saldırılarına karşı dayanıklılığını değerlendirirken, standart ölçütler olan AdvGLUE'yu kullanarak, farklı rehberlik görev açıklamalarıyla birlikte çeşitli test senaryoları tasarladı ve kendi ürettikleri zorlu saldırgan metinler olan AdvGLUE++'yu da kullandılar.
Zehirli ve önyargılı konular açısından yapılan araştırmalar, GPT modellerinin normal koşullarda çoğu stereotip konusu üzerindeki önyargılarının düşük olduğunu ortaya koymuştur. Ancak, yanıltıcı sistem ipuçlarıyla karşılaştıklarında, model önyargılı içeriklere onay vermeye yönlendirilebilir. Özellikle GPT-4, GPT-3.5'e göre hedeflenmiş yanıltıcı sistem ipuçlarından daha fazla etkilenmektedir. Modelin önyargı seviyesi ayrıca kullanıcıların sorduğu sorulardaki topluluklar ve konuların hassasiyeti ile ilişkilidir.
Gizlilik ihlali sorunlarıyla ilgili olarak yapılan araştırmalar, GPT modelinin eğitim verilerindeki hassas bilgileri, örneğin e-posta adreslerini sızdırabileceğini göstermektedir. Bazı durumlarda, ek bağlam bilgisi sağlamak, bilgi çıkarımının doğruluğunu önemli ölçüde artırmaktadır. Ayrıca, model, konuşma geçmişine enjekte edilen özel bilgileri de sızdırabilir. Genel olarak, GPT-4, kişisel kimlik bilgilerinin korunması konusunda GPT-3.5'ten daha iyi bir performans sergilemektedir, ancak her iki model de gizlilik ihlali gösterimleriyle karşılaştığında risk taşımaktadır.
Bu araştırma, GPT modellerinin güvenilirlik değerlendirmesi için kapsamlı bir çerçeve sunmakta ve bazı potansiyel güvenlik açıklarını ortaya koymaktadır. Araştırma ekibi, bu çalışmanın daha fazla araştırmacının büyük dil modellerinin güvenilirlik sorunlarına dikkat çekmesini ve iyileştirmesini sağlamasını ummakta ve nihayetinde daha güçlü ve güvenilir modeller geliştirmeyi hedeflemektedir. İş birliğini teşvik etmek amacıyla, araştırma ekibi değerlendirme referans kodunu açık kaynak olarak yayımlamış ve kullanımı ve genişletilmesi kolay bir biçimde tasarlamıştır.
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.
5 Likes
Reward
5
7
Share
Comment
0/400
IntrovertMetaverse
· 17h ago
gpt de biraz ilgilenmeli, değil mi?
View OriginalReply0
TokenTaxonomist
· 07-05 00:43
meh, istatistiksel olarak saldırı vektörleri tahmin edilebilirdi... sadece 2. çeyrekteki hesaplamama bak.
GPT modeli güvenilirlik kapsamlı değerlendirmesi: Potansiyel riskleri ve iyileştirme yönlerini ortaya koyma
GPT Modelinin Güvenilirliğini İncelemek: Kapsamlı Değerlendirme ve Potansiyel Riskler
Son zamanlarda, Illinois Üniversitesi Champaign, Stanford Üniversitesi, Kaliforniya Üniversitesi Berkeley, Yapay Zeka Güvenlik Merkezi ve Microsoft Araştırma Enstitüsü'nden oluşan bir araştırma ekibi, büyük dil modelleri (LLMs) için kapsamlı bir güvenilirlik değerlendirme platformu yayınladı. Bu araştırma sonucu "DecodingTrust: GPT Modellerinin Güvenilirliğinin Kapsamlı Değerlendirilmesi" başlığıyla yayımlandı.
Bu araştırma, GPT modellerinin güvenilirliği ile ilgili daha önce kamuya açıklanmamış potansiyel sorunları ortaya koymaktadır. Araştırma, GPT modellerinin zararlı ve önyargılı çıktılar üretme eğiliminde olduğunu, ayrıca eğitim verileri ve diyalog geçmişindeki gizli bilgileri sızdırabileceğini bulmuştur. Dikkate değer olan, GPT-4'ün standart testlerde genellikle GPT-3.5'ten daha güvenilir olmasına rağmen, kötü niyetli tasarlanmış talimatlarla karşılaştığında, GPT-4'ün saldırılara daha açık hale gelmesidir; bu, muhtemelen yanıltıcı talimatları daha katı bir şekilde takip etmesinden kaynaklanmaktadır.
Araştırma ekibi, GPT modelini sekiz farklı açıdan kapsamlı bir şekilde değerlendirdi; bunlar arasında saldırganlık saldırıları, zararlı içerik ve önyargılar, gizlilik ihlalleri gibi alanlar yer alıyor. Örneğin, araştırmacılar modelin metin saldırılarına karşı dayanıklılığını değerlendirirken, standart ölçütler olan AdvGLUE'yu kullanarak, farklı rehberlik görev açıklamalarıyla birlikte çeşitli test senaryoları tasarladı ve kendi ürettikleri zorlu saldırgan metinler olan AdvGLUE++'yu da kullandılar.
Zehirli ve önyargılı konular açısından yapılan araştırmalar, GPT modellerinin normal koşullarda çoğu stereotip konusu üzerindeki önyargılarının düşük olduğunu ortaya koymuştur. Ancak, yanıltıcı sistem ipuçlarıyla karşılaştıklarında, model önyargılı içeriklere onay vermeye yönlendirilebilir. Özellikle GPT-4, GPT-3.5'e göre hedeflenmiş yanıltıcı sistem ipuçlarından daha fazla etkilenmektedir. Modelin önyargı seviyesi ayrıca kullanıcıların sorduğu sorulardaki topluluklar ve konuların hassasiyeti ile ilişkilidir.
Gizlilik ihlali sorunlarıyla ilgili olarak yapılan araştırmalar, GPT modelinin eğitim verilerindeki hassas bilgileri, örneğin e-posta adreslerini sızdırabileceğini göstermektedir. Bazı durumlarda, ek bağlam bilgisi sağlamak, bilgi çıkarımının doğruluğunu önemli ölçüde artırmaktadır. Ayrıca, model, konuşma geçmişine enjekte edilen özel bilgileri de sızdırabilir. Genel olarak, GPT-4, kişisel kimlik bilgilerinin korunması konusunda GPT-3.5'ten daha iyi bir performans sergilemektedir, ancak her iki model de gizlilik ihlali gösterimleriyle karşılaştığında risk taşımaktadır.
Bu araştırma, GPT modellerinin güvenilirlik değerlendirmesi için kapsamlı bir çerçeve sunmakta ve bazı potansiyel güvenlik açıklarını ortaya koymaktadır. Araştırma ekibi, bu çalışmanın daha fazla araştırmacının büyük dil modellerinin güvenilirlik sorunlarına dikkat çekmesini ve iyileştirmesini sağlamasını ummakta ve nihayetinde daha güçlü ve güvenilir modeller geliştirmeyi hedeflemektedir. İş birliğini teşvik etmek amacıyla, araştırma ekibi değerlendirme referans kodunu açık kaynak olarak yayımlamış ve kullanımı ve genişletilmesi kolay bir biçimde tasarlamıştır.