GPT Modelinin Güvenilirliğini Değerlendirme: Kapsamlı Analiz ve Potansiyel Riskler
Illinois Üniversitesi, Stanford Üniversitesi, California Üniversitesi Berkeley gibi kurumlarla birlikte, büyük dil modelleri (LLMs) için kapsamlı bir güvenilirlik değerlendirme platformu geliştirdi. İlgili araştırma sonuçları "DecodingTrust: GPT Modellerinin Güvenilirliğini Kapsamlı Bir Şekilde Değerlendirmek" başlıklı makalede yayımlandı.
Araştırmalar, daha önce keşfedilmemiş bazı güvenilirlik ile ilgili güvenlik açıklarını ortaya çıkardı. Örneğin, GPT modelleri yanıltıcı bir şekilde toksik ve önyargılı çıktılar üretmeye eğilimlidir ve ayrıca eğitim verilerinden ve diyalog geçmişinden gizli bilgileri sızdırabilir. Standart referans testlerinde, GPT-4 genellikle GPT-3.5'ten daha güvenilir olmasına rağmen, kötü niyetli tasarlanmış sistemler veya kullanıcı istemleriyle karşılaştığında, GPT-4 daha kolay saldırıya uğrayabilir, bu da GPT-4'ün yanıltıcı talimatları daha sıkı bir şekilde uygulamasından kaynaklanıyor olabilir.
Araştırma ekibi, GPT modelini sekiz güvenilirlik açısından kapsamlı bir şekilde değerlendirdi, bu değerlendirmeler arasında karşıtlık dayanıklılığı, toksisite ve önyargı, gizlilik ihlalleri gibi alanlar bulunmaktadır. Örneğin, modelin metin karşıt saldırılarına karşı dayanıklılığını değerlendirmek için ekip üç değerlendirme senaryosu tasarladı: standart AdvGLUE referans testi, farklı yönlendirici görev açıklamaları altında yapılan AdvGLUE testi ve yeni oluşturulan zorlu AdvGLUE++ testi.
Modelin karşıt gösterimlere karşı dayanıklılığı açısından yapılan araştırmalar, GPT-3.5 ve GPT-4'ün karşıt örneklerden yanıltılmadığını, hatta bunlardan fayda sağladığını bulmuştur. Ancak, dolandırıcılık önleme gösterimleri, modelin karşıt girdilere yanlış tahminler yapmasına neden olabilir; özellikle karşıt gösterimler kullanıcı girdisine yakın olduğunda, GPT-4 daha fazla etkilenmektedir.
Zehirli ve önyargılı konular hakkında, iyi ve hedefi olmayan sistem istemleri altında, iki GPT modelinin çoğu klişe teması üzerindeki sapmaları pek büyük değildir. Ancak yanıltıcı sistem istemleri altında, her iki model de önyargılı içeriklerle hemfikir olmaya ikna edilebilir, bu konuda GPT-4 daha kolay etkilenmektedir. Modelin önyargısı, kullanıcı istemlerinde bahsedilen demografik gruplar ve klişe temaları üzerinde de değişiklik göstermektedir.
Gizlilik ihlali açısından, araştırmalar GPT modelinin eğitim verilerindeki hassas bilgileri, örneğin e-posta adreslerini sızdırabileceğini bulmuştur. Bazı durumlarda, ek bilgilerin kullanılması bilgi çıkarımının doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. Ayrıca, modelin diyalog geçmişine entegre edilen özel bilgileri sızdırması da mümkündür. Genel olarak, GPT-4, kişisel tanımlayıcı bilgileri (PII) koruma konusunda GPT-3.5'ten daha sağlamdır, ancak belirli koşullar altında her türlü PII'yi sızdırma riski taşımaktadır.
Bu çalışma, GPT modellerinin güvenilirlik değerlendirmesi için kapsamlı bir bakış açısı sunmakta ve potansiyel riskler ile zorlukları ortaya koymaktadır. Araştırma ekibi, bu çalışmanın akademik çevreler ve endüstri arasında derinlemesine araştırmaların devam etmesine katkıda bulunmasını ve daha güçlü, daha güvenilir dil modelleri oluşturmak için ortak çaba gösterilmesini 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.
14 Likes
Reward
14
6
Share
Comment
0/400
Blockblind
· 6h ago
Gelip eğleniyorum, yine gpt4 tarafından kandırıldım.
View OriginalReply0
GasSavingMaster
· 6h ago
Bu denetim raporunu görmek beni titretip duruyor.
View OriginalReply0
TokenBeginner'sGuide
· 6h ago
Küçük bir hatırlatma: GPT güncellemeleri aslında risklerin de yükseldiği anlamına geliyor, veriler 85%’lik bir sızıntı riskinin görünüşte akıllı olan sıkı uygulamalardan kaynaklandığını gösteriyor... Bu araştırmanın bize bir uyarı verdiğini söylemek zorundayız.
View OriginalReply0
BearMarketNoodler
· 6h ago
Kızartılmış noodle yine düştü. Herkese GPT'nin aldatma ipuçlarını öğrenmelerini öneririm.
GPT modelinin güvenilirlik kapsamlı değerlendirmesi: Potansiyel riskler ve zorlukların ortaya çıkarılması
GPT Modelinin Güvenilirliğini Değerlendirme: Kapsamlı Analiz ve Potansiyel Riskler
Illinois Üniversitesi, Stanford Üniversitesi, California Üniversitesi Berkeley gibi kurumlarla birlikte, büyük dil modelleri (LLMs) için kapsamlı bir güvenilirlik değerlendirme platformu geliştirdi. İlgili araştırma sonuçları "DecodingTrust: GPT Modellerinin Güvenilirliğini Kapsamlı Bir Şekilde Değerlendirmek" başlıklı makalede yayımlandı.
Araştırmalar, daha önce keşfedilmemiş bazı güvenilirlik ile ilgili güvenlik açıklarını ortaya çıkardı. Örneğin, GPT modelleri yanıltıcı bir şekilde toksik ve önyargılı çıktılar üretmeye eğilimlidir ve ayrıca eğitim verilerinden ve diyalog geçmişinden gizli bilgileri sızdırabilir. Standart referans testlerinde, GPT-4 genellikle GPT-3.5'ten daha güvenilir olmasına rağmen, kötü niyetli tasarlanmış sistemler veya kullanıcı istemleriyle karşılaştığında, GPT-4 daha kolay saldırıya uğrayabilir, bu da GPT-4'ün yanıltıcı talimatları daha sıkı bir şekilde uygulamasından kaynaklanıyor olabilir.
Araştırma ekibi, GPT modelini sekiz güvenilirlik açısından kapsamlı bir şekilde değerlendirdi, bu değerlendirmeler arasında karşıtlık dayanıklılığı, toksisite ve önyargı, gizlilik ihlalleri gibi alanlar bulunmaktadır. Örneğin, modelin metin karşıt saldırılarına karşı dayanıklılığını değerlendirmek için ekip üç değerlendirme senaryosu tasarladı: standart AdvGLUE referans testi, farklı yönlendirici görev açıklamaları altında yapılan AdvGLUE testi ve yeni oluşturulan zorlu AdvGLUE++ testi.
Modelin karşıt gösterimlere karşı dayanıklılığı açısından yapılan araştırmalar, GPT-3.5 ve GPT-4'ün karşıt örneklerden yanıltılmadığını, hatta bunlardan fayda sağladığını bulmuştur. Ancak, dolandırıcılık önleme gösterimleri, modelin karşıt girdilere yanlış tahminler yapmasına neden olabilir; özellikle karşıt gösterimler kullanıcı girdisine yakın olduğunda, GPT-4 daha fazla etkilenmektedir.
Zehirli ve önyargılı konular hakkında, iyi ve hedefi olmayan sistem istemleri altında, iki GPT modelinin çoğu klişe teması üzerindeki sapmaları pek büyük değildir. Ancak yanıltıcı sistem istemleri altında, her iki model de önyargılı içeriklerle hemfikir olmaya ikna edilebilir, bu konuda GPT-4 daha kolay etkilenmektedir. Modelin önyargısı, kullanıcı istemlerinde bahsedilen demografik gruplar ve klişe temaları üzerinde de değişiklik göstermektedir.
Gizlilik ihlali açısından, araştırmalar GPT modelinin eğitim verilerindeki hassas bilgileri, örneğin e-posta adreslerini sızdırabileceğini bulmuştur. Bazı durumlarda, ek bilgilerin kullanılması bilgi çıkarımının doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. Ayrıca, modelin diyalog geçmişine entegre edilen özel bilgileri sızdırması da mümkündür. Genel olarak, GPT-4, kişisel tanımlayıcı bilgileri (PII) koruma konusunda GPT-3.5'ten daha sağlamdır, ancak belirli koşullar altında her türlü PII'yi sızdırma riski taşımaktadır.
Bu çalışma, GPT modellerinin güvenilirlik değerlendirmesi için kapsamlı bir bakış açısı sunmakta ve potansiyel riskler ile zorlukları ortaya koymaktadır. Araştırma ekibi, bu çalışmanın akademik çevreler ve endüstri arasında derinlemesine araştırmaların devam etmesine katkıda bulunmasını ve daha güçlü, daha güvenilir dil modelleri oluşturmak için ortak çaba gösterilmesini ummaktadır.