Üretken ön eğitimli transformer modeli (GPT)'in güvenilirliği, akademik dünyada ve sanayi alanında sürekli bir ilgi odağı olmuştur. Bu soruya sistematik bir yanıt vermek amacıyla, birçok tanınmış üniversite ve araştırma kurumu, büyük bir dil modeli (LLMs) kapsamlı güvenilirlik değerlendirme platformunu bir araya getirmiştir ve en son yayımlanan "DecodingTrust: GPT Modelinin Güvenilirliğinin Kapsamlı Değerlendirmesi" başlıklı makalede detaylı bir şekilde tanıtılmıştır.
Bu çalışma, GPT modelini sekiz güvenilirlik açısına göre kapsamlı bir şekilde değerlendirmiştir; bu açıdan bakıldığında, saldırılara karşı dayanıklılık, toksik ve önyargılı çıktılar, özel bilgi sızıntıları gibi unsurlar incelenmiştir. Araştırma, daha önce yayımlanmamış güvenilirlikle ilgili bazı açıklar tespit etmiştir. Örneğin, GPT modeli toksik ve önyargılı çıktılar üretmekte kolayca yanıltılabiliyor ve ayrıca eğitim verileri ile diyalog geçmişindeki özel bilgileri sızdırabiliyor.
İlginçtir ki, standart referanslara göre GPT-4 genellikle GPT-3.5'ten daha güvenilirken, kötü niyetli tasarlanmış sistem istemleri veya kullanıcı istemleriyle karşılaştığında, GPT-4 daha kolay saldırıya uğrayabiliyor. Bu, GPT-4'ün yanıltıcı talimatları daha kesin bir şekilde takip etmesinden kaynaklanıyor olabilir.
Araştırma ekibi, modelin farklı senaryolardaki performansını derinlemesine analiz etti. Örneğin, metin karşıt saldırılarına karşı dayanıklılığı değerlendirirken, standart kıyaslama testleri, farklı yönlendirici görev açıklamaları altında yapılan testler ve daha zorlu karşıt metin testleri dahil olmak üzere üç farklı değerlendirme senaryosu oluşturdular.
Zehirli ve önyargılı konulardaki araştırmalar, GPT modellerinin iyi niyetli ve nötr sistem uyarıları altında çoğu stereotip konusundaki yanlılığının çok büyük olmadığını bulmuştur. Ancak, yanıltıcı sistem uyarıları altında, her iki GPT modeli de "kandırılıp" önyargılı içeriklere katılma eğiliminde olabilir. GPT-3.5 ile karşılaştırıldığında, GPT-4 hedeflenmiş yanıltıcı sistem uyarılarına daha duyarlı hale gelmektedir.
Gizlilik ihlali sorunları hakkında araştırmalar, GPT modelinin eğitim verilerindeki hassas bilgileri, örneğin e-posta adreslerini sızdırabileceğini ortaya koymuştur. Bazı durumlarda, ek bilgilerin kullanılması bilgi çıkarımının doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. Ayrıca, model, diyalog geçmişine eklenmiş özel bilgileri de sızdırabilir.
Genel olarak, bu araştırma bize GPT modellerinin güvenilirliği hakkında kapsamlı bir değerlendirme sağlamakta ve bazı önemli güvenilirlik farklarını ortaya koymaktadır. Araştırma ekibi, bu çalışmanın daha fazla araştırmacıyı bu temelde derinlemesine çalışmalar yapmaya teşvik etmesini ve daha güçlü, daha güvenilir modeller yaratmak için birlikte çalışmayı 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.
9 Likes
Reward
9
4
Repost
Share
Comment
0/400
SybilSlayer
· 21h ago
henüz insanlar kendileri için çok açgözlü değil
View OriginalReply0
MechanicalMartel
· 21h ago
Gerçekten dolandırılma geçmişinin ifşa edilme riski var.
View OriginalReply0
MysteryBoxBuster
· 21h ago
GPT'nin sesini kesmek için değerlendirmeye güvenmek mi? Naif.
Önemli bir araştırma, GPT modelinin güvenilirlik kapsamlı değerlendirme sonuçlarını ortaya koydu.
GPT modelinin güvenilirliğinin kapsamlı değerlendirmesi
Üretken ön eğitimli transformer modeli (GPT)'in güvenilirliği, akademik dünyada ve sanayi alanında sürekli bir ilgi odağı olmuştur. Bu soruya sistematik bir yanıt vermek amacıyla, birçok tanınmış üniversite ve araştırma kurumu, büyük bir dil modeli (LLMs) kapsamlı güvenilirlik değerlendirme platformunu bir araya getirmiştir ve en son yayımlanan "DecodingTrust: GPT Modelinin Güvenilirliğinin Kapsamlı Değerlendirmesi" başlıklı makalede detaylı bir şekilde tanıtılmıştır.
Bu çalışma, GPT modelini sekiz güvenilirlik açısına göre kapsamlı bir şekilde değerlendirmiştir; bu açıdan bakıldığında, saldırılara karşı dayanıklılık, toksik ve önyargılı çıktılar, özel bilgi sızıntıları gibi unsurlar incelenmiştir. Araştırma, daha önce yayımlanmamış güvenilirlikle ilgili bazı açıklar tespit etmiştir. Örneğin, GPT modeli toksik ve önyargılı çıktılar üretmekte kolayca yanıltılabiliyor ve ayrıca eğitim verileri ile diyalog geçmişindeki özel bilgileri sızdırabiliyor.
İlginçtir ki, standart referanslara göre GPT-4 genellikle GPT-3.5'ten daha güvenilirken, kötü niyetli tasarlanmış sistem istemleri veya kullanıcı istemleriyle karşılaştığında, GPT-4 daha kolay saldırıya uğrayabiliyor. Bu, GPT-4'ün yanıltıcı talimatları daha kesin bir şekilde takip etmesinden kaynaklanıyor olabilir.
Araştırma ekibi, modelin farklı senaryolardaki performansını derinlemesine analiz etti. Örneğin, metin karşıt saldırılarına karşı dayanıklılığı değerlendirirken, standart kıyaslama testleri, farklı yönlendirici görev açıklamaları altında yapılan testler ve daha zorlu karşıt metin testleri dahil olmak üzere üç farklı değerlendirme senaryosu oluşturdular.
Zehirli ve önyargılı konulardaki araştırmalar, GPT modellerinin iyi niyetli ve nötr sistem uyarıları altında çoğu stereotip konusundaki yanlılığının çok büyük olmadığını bulmuştur. Ancak, yanıltıcı sistem uyarıları altında, her iki GPT modeli de "kandırılıp" önyargılı içeriklere katılma eğiliminde olabilir. GPT-3.5 ile karşılaştırıldığında, GPT-4 hedeflenmiş yanıltıcı sistem uyarılarına daha duyarlı hale gelmektedir.
Gizlilik ihlali sorunları hakkında araştırmalar, GPT modelinin eğitim verilerindeki hassas bilgileri, örneğin e-posta adreslerini sızdırabileceğini ortaya koymuştur. Bazı durumlarda, ek bilgilerin kullanılması bilgi çıkarımının doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. Ayrıca, model, diyalog geçmişine eklenmiş özel bilgileri de sızdırabilir.
Genel olarak, bu araştırma bize GPT modellerinin güvenilirliği hakkında kapsamlı bir değerlendirme sağlamakta ve bazı önemli güvenilirlik farklarını ortaya koymaktadır. Araştırma ekibi, bu çalışmanın daha fazla araştırmacıyı bu temelde derinlemesine çalışmalar yapmaya teşvik etmesini ve daha güçlü, daha güvenilir modeller yaratmak için birlikte çalışmayı ummaktadır.