GPT Modelinin Güvenilirliğini Değerlendiren Kapsamlı Araştırma
Illinois Üniversitesi Champaign ve Stanford Üniversitesi, California Üniversitesi Berkeley, Yapay Zeka Güvenlik Merkezi ve Microsoft Araştırma Enstitüsü ile birlikte büyük bir dil modeli (LLMs) için kapsamlı güvenilirlik değerlendirme platformu yayınladı. Bu araştırma, yakın zamanda yayımlanan "DecodingTrust: GPT Modellerinin Güvenilirliğinin Kapsamlı Değerlendirmesi" başlıklı makalede ayrıntılı olarak ele alınmıştır.
Araştırma ekibi, güvenilirlikle ilgili bazı yeni açıklar keşfetti. Örneğin, GPT modeli toksik ve önyargılı çıktılar üretme konusunda hassas olup, eğitim verileri ve diyalog geçmişinden gizli bilgileri sızdırabilir. GPT-4, standart testlerde genellikle GPT-3.5'ten daha güvenilir olsa da, kötü niyetli tasarlanmış istemlerle karşılaştığında, GPT-4 daha fazla saldırıya uğrayabilir; bu, muhtemelen yanıltıcı talimatları daha katı bir şekilde takip etmesindendir.
Bu çalışma, GPT modelinin kapsamlı bir güvenilirlik değerlendirmesini sergiliyor ve mevcut güvenilirlik farklarını ortaya koyuyor. Araştırma ekibi, tespit edilen potansiyel açıkların mevcut kullanıcı hizmetlerini etkilemeyeceğini doğrulamak için Microsoft ürün departmanıyla iş birliği yaptı. Ayrıca, OpenAI ile araştırma bulgularını paylaştılar ve OpenAI, ilgili modellerin sistem açıklamalarında bu potansiyel açıkları belirtmiştir.
Araştırma ekibi, bu çalışmayla akademik camiaya kötü niyetli kişilerin açıkları kullanarak zarar vermesini önlemek için daha fazla araştırma yapma konusunda teşvik etmeyi umuyor. Bu değerlendirmeyi bir başlangıç noktası olarak görüp, diğer taraflarla iş birliği yaparak bunun üzerine daha güçlü ve daha güvenilir modeller oluşturmak için çaba sarf etmeyi hedefliyorlar. İş birliğini teşvik etmek amacıyla, yayınladıkları referans kodu oldukça ölçeklenebilir ve kullanımı kolaydır.
Dil Modelinin Güvenilirlik Değerlendirme Bakış Açısı
Büyük dil modellerinin sağlık hizmetleri ve finans gibi hassas alanlar da dahil olmak üzere çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmasıyla, güvenilirliklerinin kapsamlı bir değerlendirmesi özellikle önemli hale gelmiştir. Araştırma ekibi, farklı uygulama senaryoları, görevler, göstergeler ve veri setlerini kapsayan sekiz açıdan GPT modelini kapsamlı bir şekilde değerlendirmiştir.
Hedefleri, 1)GPT modelinin farklı güvenilirlik perspektiflerindeki performansını değerlendirmek; 2)'ün karşıt ortam ('de, karşıt sistemler/kullanıcı ipuçları, gösterim ) içindeki adaptasyon yeteneğidir.
GPT-3.5 ve GPT-4'ün metin karşıtı saldırılara karşı dayanıklılığını değerlendirmek için araştırma ekibi üç değerlendirme senaryosu oluşturdu:
Standart AdvGLUE ölçütü üzerinde değerlendirme yaparak, nötr görev tanımları kullanılarak, amaç şudur:
a) GPT modeli mevcut metinlere yönelik saldırılara karşı zayıflığı;
b) Farklı GPT modellerinin ve en gelişmiş modelin AdvGLUE benchmark'ındaki dayanıklılık karşılaştırması;
c) Modelin talimatlara uyum yeteneği üzerindeki saldırılara karşı etkisi;
d) Mevcut saldırı stratejisinin taşınabilirliği.
AdvGLUE benchmark üzerinde değerlendirme yaparak, farklı yönlendirici görev açıklamaları ve tasarlanmış sistem ipuçları sunarak, modelin farklı ( karşıt ) görev açıklamaları ve sistem ipuçları altında iyileşme yeteneğini araştırın.
Araştırma ekibi tarafından üretilen zorlu karşıt metin AdvGLUE++'nun GPT-3.5 ve GPT-4 ile değerlendirilmesi, ayrıca farklı ortamlardaki güçlü karşıt saldırılara karşı zayıflıklarını daha fazla test etme.
DecodingTrust'un Ana Bulguları
Araştırmalar, büyük dil modellerinin güvenilirlik açısından daha önce açıklanmamış bazı avantajlar ve tehditler keşfetti.
Karşıt gösterimlerin sağlamlığı açısından, GPT-3.5 ve GPT-4, karşıt gerçek örneklerden etkilenmeyecek şekilde tasarlanmıştır ve hatta bu örneklerden fayda sağlayabilirler. Ancak, dolandırıcılık karşıtı gösterimler, her iki modelin de karşıt gerçek girdilere yanlış tahminler yapmasına neden olabilir, özellikle de karşıt gösterim kullanıcı girdisine yakın olduğunda, GPT-4 daha fazla etkilenme eğilimindedir.
Zararlı ve önyargı açısından, iki modelin iyi niyetli ve tarafsız sistem ipuçları altında çoğu klişe teması için yanlılıkları pek farklı değildir. Ancak yanıltıcı sistem ipuçları altında, önyargılı içeriklere "kandırılma" ile onay vermeleri mümkün olabilir. GPT-4, GPT-3.5'e göre hedeflenmiş yanıltıcı sistem ipuçlarından daha fazla etkilenmektedir.
Modelin önyargı derecesi, kullanıcı ipuçlarında bahsedilen gruplar ve stereotip konuları ile ilişkilidir. Bazı hassas konularda model daha az önyargı göstermektedir, bu muhtemelen hedefe yönelik ince ayar yapılmış olmasından kaynaklanmaktadır.
Gizlilik koruma açısından, GPT modeli eğitim verilerindeki hassas bilgileri, örneğin e-posta adreslerini ifşa edebilir. Bazı durumlarda, ek bilgiler kullanmak bilgi çıkarımının doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. Her iki model de diyalog geçmişine eklenen özel bilgileri ifşa edebilir.
GPT-4, kişisel tanımlayıcı bilgileri ( PII ) koruma konusunda GPT-3.5'ten daha sağlamdır, ancak her iki model de sosyal güvenlik numarası gibi belirli PII ( türlerine karşı oldukça sağlamdır. Ancak, bazı durumlarda, her iki model de tüm PII türlerini sızdırabilir.
GPT modellerinin farklı gizlilikle ilgili terimleri anlama yetenekleri arasında farklılıklar vardır. Bazı istemler altında, GPT-4'ün GPT-3.5'e göre gizliliği daha fazla ihlal etme olasılığı daha yüksektir; bu, yanıltıcı talimatları daha sıkı bir şekilde takip etmesinden kaynaklanıyor olabilir.
Bu çalışma, GPT modellerinin güvenilirlik değerlendirmesi için kapsamlı bir bakış açısı sunmakta ve mevcut modellerin güçlü ve zayıf yönlerini ortaya koymaktadır. Bu bulgular, büyük dil modellerinin güvenli gelişimi ve uygulanması için önemli bir anlam taşımaktadır.
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.
GPT modeli güvenilirlik araştırması yeni bir açığı ortaya çıkardı, güvenlikte riskler mevcut.
GPT Modelinin Güvenilirliğini Değerlendiren Kapsamlı Araştırma
Illinois Üniversitesi Champaign ve Stanford Üniversitesi, California Üniversitesi Berkeley, Yapay Zeka Güvenlik Merkezi ve Microsoft Araştırma Enstitüsü ile birlikte büyük bir dil modeli (LLMs) için kapsamlı güvenilirlik değerlendirme platformu yayınladı. Bu araştırma, yakın zamanda yayımlanan "DecodingTrust: GPT Modellerinin Güvenilirliğinin Kapsamlı Değerlendirmesi" başlıklı makalede ayrıntılı olarak ele alınmıştır.
Araştırma ekibi, güvenilirlikle ilgili bazı yeni açıklar keşfetti. Örneğin, GPT modeli toksik ve önyargılı çıktılar üretme konusunda hassas olup, eğitim verileri ve diyalog geçmişinden gizli bilgileri sızdırabilir. GPT-4, standart testlerde genellikle GPT-3.5'ten daha güvenilir olsa da, kötü niyetli tasarlanmış istemlerle karşılaştığında, GPT-4 daha fazla saldırıya uğrayabilir; bu, muhtemelen yanıltıcı talimatları daha katı bir şekilde takip etmesindendir.
Bu çalışma, GPT modelinin kapsamlı bir güvenilirlik değerlendirmesini sergiliyor ve mevcut güvenilirlik farklarını ortaya koyuyor. Araştırma ekibi, tespit edilen potansiyel açıkların mevcut kullanıcı hizmetlerini etkilemeyeceğini doğrulamak için Microsoft ürün departmanıyla iş birliği yaptı. Ayrıca, OpenAI ile araştırma bulgularını paylaştılar ve OpenAI, ilgili modellerin sistem açıklamalarında bu potansiyel açıkları belirtmiştir.
Araştırma ekibi, bu çalışmayla akademik camiaya kötü niyetli kişilerin açıkları kullanarak zarar vermesini önlemek için daha fazla araştırma yapma konusunda teşvik etmeyi umuyor. Bu değerlendirmeyi bir başlangıç noktası olarak görüp, diğer taraflarla iş birliği yaparak bunun üzerine daha güçlü ve daha güvenilir modeller oluşturmak için çaba sarf etmeyi hedefliyorlar. İş birliğini teşvik etmek amacıyla, yayınladıkları referans kodu oldukça ölçeklenebilir ve kullanımı kolaydır.
Dil Modelinin Güvenilirlik Değerlendirme Bakış Açısı
Büyük dil modellerinin sağlık hizmetleri ve finans gibi hassas alanlar da dahil olmak üzere çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmasıyla, güvenilirliklerinin kapsamlı bir değerlendirmesi özellikle önemli hale gelmiştir. Araştırma ekibi, farklı uygulama senaryoları, görevler, göstergeler ve veri setlerini kapsayan sekiz açıdan GPT modelini kapsamlı bir şekilde değerlendirmiştir.
Hedefleri, 1)GPT modelinin farklı güvenilirlik perspektiflerindeki performansını değerlendirmek; 2)'ün karşıt ortam ('de, karşıt sistemler/kullanıcı ipuçları, gösterim ) içindeki adaptasyon yeteneğidir.
GPT-3.5 ve GPT-4'ün metin karşıtı saldırılara karşı dayanıklılığını değerlendirmek için araştırma ekibi üç değerlendirme senaryosu oluşturdu:
Standart AdvGLUE ölçütü üzerinde değerlendirme yaparak, nötr görev tanımları kullanılarak, amaç şudur: a) GPT modeli mevcut metinlere yönelik saldırılara karşı zayıflığı; b) Farklı GPT modellerinin ve en gelişmiş modelin AdvGLUE benchmark'ındaki dayanıklılık karşılaştırması; c) Modelin talimatlara uyum yeteneği üzerindeki saldırılara karşı etkisi; d) Mevcut saldırı stratejisinin taşınabilirliği.
AdvGLUE benchmark üzerinde değerlendirme yaparak, farklı yönlendirici görev açıklamaları ve tasarlanmış sistem ipuçları sunarak, modelin farklı ( karşıt ) görev açıklamaları ve sistem ipuçları altında iyileşme yeteneğini araştırın.
Araştırma ekibi tarafından üretilen zorlu karşıt metin AdvGLUE++'nun GPT-3.5 ve GPT-4 ile değerlendirilmesi, ayrıca farklı ortamlardaki güçlü karşıt saldırılara karşı zayıflıklarını daha fazla test etme.
DecodingTrust'un Ana Bulguları
Araştırmalar, büyük dil modellerinin güvenilirlik açısından daha önce açıklanmamış bazı avantajlar ve tehditler keşfetti.
Karşıt gösterimlerin sağlamlığı açısından, GPT-3.5 ve GPT-4, karşıt gerçek örneklerden etkilenmeyecek şekilde tasarlanmıştır ve hatta bu örneklerden fayda sağlayabilirler. Ancak, dolandırıcılık karşıtı gösterimler, her iki modelin de karşıt gerçek girdilere yanlış tahminler yapmasına neden olabilir, özellikle de karşıt gösterim kullanıcı girdisine yakın olduğunda, GPT-4 daha fazla etkilenme eğilimindedir.
Zararlı ve önyargı açısından, iki modelin iyi niyetli ve tarafsız sistem ipuçları altında çoğu klişe teması için yanlılıkları pek farklı değildir. Ancak yanıltıcı sistem ipuçları altında, önyargılı içeriklere "kandırılma" ile onay vermeleri mümkün olabilir. GPT-4, GPT-3.5'e göre hedeflenmiş yanıltıcı sistem ipuçlarından daha fazla etkilenmektedir.
Modelin önyargı derecesi, kullanıcı ipuçlarında bahsedilen gruplar ve stereotip konuları ile ilişkilidir. Bazı hassas konularda model daha az önyargı göstermektedir, bu muhtemelen hedefe yönelik ince ayar yapılmış olmasından kaynaklanmaktadır.
Gizlilik koruma açısından, GPT modeli eğitim verilerindeki hassas bilgileri, örneğin e-posta adreslerini ifşa edebilir. Bazı durumlarda, ek bilgiler kullanmak bilgi çıkarımının doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. Her iki model de diyalog geçmişine eklenen özel bilgileri ifşa edebilir.
GPT-4, kişisel tanımlayıcı bilgileri ( PII ) koruma konusunda GPT-3.5'ten daha sağlamdır, ancak her iki model de sosyal güvenlik numarası gibi belirli PII ( türlerine karşı oldukça sağlamdır. Ancak, bazı durumlarda, her iki model de tüm PII türlerini sızdırabilir.
GPT modellerinin farklı gizlilikle ilgili terimleri anlama yetenekleri arasında farklılıklar vardır. Bazı istemler altında, GPT-4'ün GPT-3.5'e göre gizliliği daha fazla ihlal etme olasılığı daha yüksektir; bu, yanıltıcı talimatları daha sıkı bir şekilde takip etmesinden kaynaklanıyor olabilir.
Bu çalışma, GPT modellerinin güvenilirlik değerlendirmesi için kapsamlı bir bakış açısı sunmakta ve mevcut modellerin güçlü ve zayıf yönlerini ortaya koymaktadır. Bu bulgular, büyük dil modellerinin güvenli gelişimi ve uygulanması için önemli bir anlam taşımaktadır.