Üretken önceden eğitilmiş modellerin kredibilite değerlendirme sonuçları potansiyel riskleri ortaya çıkarır
Son zamanlarda, bir dizi tanınmış üniversite ve araştırma kurumu tarafından ortaklaşa oluşturulan bir araştırma ekibi, büyük dil modellerinin güvenilirliği (LLMs) kapsamlı bir değerlendirme yayınladı. Değerlendirme, GPT model ailesine odaklandı ve güvenilirliklerini birden çok boyutta kapsamlı bir şekilde analiz etti.
Araştırmalar, daha önce açıklanmamış güvenilirlik ile ilgili bazı açıklar bulmuştur. Örneğin, GPT modeli yanıltıcı bir şekilde zararlı ve önyargılı çıktılar üretmeye eğilimlidir ve ayrıca eğitim verileri ve diyalog geçmişindeki gizli bilgileri sızdırabilir. İlginç bir şekilde, GPT-4 genellikle standart testlerde GPT-3.5'ten daha güvenilir olmasına rağmen, kötü niyetli tasarlanmış istemlerle karşılaştığında daha kolay bir şekilde saldırıya uğrayabilmektedir; bu, GPT-4'ün yanıltıcı talimatlara daha sıkı bir şekilde uymasından kaynaklanıyor olabilir.
Değerlendirme, GPT modelini, çekişmeli sağlamlık, toksisite ve önyargı, gizlilik koruması vb. dahil olmak üzere 8 perspektiften kapsamlı bir şekilde test etti. Araştırmacılar, modelin performansını test etmek için farklı görev tanımları, sistem istemleri ve veri kümeleri kullanarak çoklu değerlendirme senaryoları oluşturdular.
Çekişmeli sağlamlık açısından, GPT modelinin bazı metin saldırılarına karşı savunmasız olduğu bulunmuştur. Toksisite ve önyargı açısından, model genel olarak kabul edilebilir, ancak yanıltıcı istemler altında önyargılı içerik çıktısı vermeye eğilimlidir ve önyargı derecesi popülasyona ve konuya göre değişir. Gizlilik koruması açısından model, özellikle istendiğinde eğitim verilerindeki hassas bilgileri sızdırabilir.
Genel olarak, bu çalışma GPT modelinin güvenilirlik açısından bazı potansiyel riskler taşıdığını ortaya koymakta ve gelecekteki iyileştirmelere yön vermektedir. Araştırma ekibi, bu değerlendirme çerçevesinin endüstrinin birlikte çalışmasını teşvik ederek daha güvenli ve güvenilir dil modelleri geliştirilmesine katkı sağlamasını 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.
19 Likes
Reward
19
6
Share
Comment
0/400
RamenDeFiSurvivor
· 07-19 23:19
gpt bu kadar zayıf, neyle oynuyorsun?
View OriginalReply0
consensus_failure
· 07-18 17:15
Kim ne derse odur mu?
View OriginalReply0
fren_with_benefits
· 07-17 01:16
Kimse bu işlerle ilgilenmiyor, bu benim kullanmamı hiç etkilemiyor.
View OriginalReply0
WinterWarmthCat
· 07-17 01:16
Hala AI'ye inanan var mı? Çok saf değil mi?
View OriginalReply0
ForkPrince
· 07-17 00:53
Bu da çok normal, daha önce söyledim, it güvenilir değil.
View OriginalReply0
MetamaskMechanic
· 07-17 00:53
Daha önce söyledim, GPT güvenilir değil, anlayanlar anlar.
GPT modelinin güvenilirlik değerlendirmesi çok boyutlu potansiyel riskleri ortaya koyuyor.
Üretken önceden eğitilmiş modellerin kredibilite değerlendirme sonuçları potansiyel riskleri ortaya çıkarır
Son zamanlarda, bir dizi tanınmış üniversite ve araştırma kurumu tarafından ortaklaşa oluşturulan bir araştırma ekibi, büyük dil modellerinin güvenilirliği (LLMs) kapsamlı bir değerlendirme yayınladı. Değerlendirme, GPT model ailesine odaklandı ve güvenilirliklerini birden çok boyutta kapsamlı bir şekilde analiz etti.
Araştırmalar, daha önce açıklanmamış güvenilirlik ile ilgili bazı açıklar bulmuştur. Örneğin, GPT modeli yanıltıcı bir şekilde zararlı ve önyargılı çıktılar üretmeye eğilimlidir ve ayrıca eğitim verileri ve diyalog geçmişindeki gizli bilgileri sızdırabilir. İlginç bir şekilde, GPT-4 genellikle standart testlerde GPT-3.5'ten daha güvenilir olmasına rağmen, kötü niyetli tasarlanmış istemlerle karşılaştığında daha kolay bir şekilde saldırıya uğrayabilmektedir; bu, GPT-4'ün yanıltıcı talimatlara daha sıkı bir şekilde uymasından kaynaklanıyor olabilir.
Değerlendirme, GPT modelini, çekişmeli sağlamlık, toksisite ve önyargı, gizlilik koruması vb. dahil olmak üzere 8 perspektiften kapsamlı bir şekilde test etti. Araştırmacılar, modelin performansını test etmek için farklı görev tanımları, sistem istemleri ve veri kümeleri kullanarak çoklu değerlendirme senaryoları oluşturdular.
Çekişmeli sağlamlık açısından, GPT modelinin bazı metin saldırılarına karşı savunmasız olduğu bulunmuştur. Toksisite ve önyargı açısından, model genel olarak kabul edilebilir, ancak yanıltıcı istemler altında önyargılı içerik çıktısı vermeye eğilimlidir ve önyargı derecesi popülasyona ve konuya göre değişir. Gizlilik koruması açısından model, özellikle istendiğinde eğitim verilerindeki hassas bilgileri sızdırabilir.
Genel olarak, bu çalışma GPT modelinin güvenilirlik açısından bazı potansiyel riskler taşıdığını ortaya koymakta ve gelecekteki iyileştirmelere yön vermektedir. Araştırma ekibi, bu değerlendirme çerçevesinin endüstrinin birlikte çalışmasını teşvik ederek daha güvenli ve güvenilir dil modelleri geliştirilmesine katkı sağlamasını ummaktadır.