Penelitian Penilaian Keandalan Model Bahasa Mengungkap Kerentanan Potensial
Baru-baru ini, sebuah tim yang terdiri dari beberapa universitas dan lembaga penelitian terkemuka merilis sebuah studi evaluasi komprehensif mengenai keandalan model bahasa besar (LLMs). Studi ini melakukan analisis menyeluruh terhadap model-model seperti GPT dan menemukan beberapa masalah terkait keandalan yang sebelumnya tidak pernah diungkapkan.
Penelitian menunjukkan bahwa model GPT cenderung menghasilkan output yang beracun dan bias, serta dapat membocorkan informasi privasi dari data pelatihan dan riwayat percakapan. Menariknya, meskipun GPT-4 biasanya lebih dapat diandalkan dalam pengujian benchmark standar dibandingkan dengan GPT-3.5, ia justru lebih rentan terhadap serangan ketika menghadapi petunjuk yang dirancang dengan jahat. Ini mungkin disebabkan oleh fakta bahwa GPT-4 lebih akurat dalam mengikuti instruksi yang menyesatkan.
Evaluasi ini melakukan analisis komprehensif terhadap model GPT dari delapan sudut yang berbeda, mencakup berbagai skenario, tugas, indikator, dan dataset. Tujuan tim peneliti adalah untuk menilai kinerja model GPT dari berbagai perspektif kredibilitas, serta kemampuannya untuk beradaptasi dalam lingkungan yang bersifat antagonis.
Dalam hal serangan teks adversarial, para peneliti merancang tiga skenario evaluasi: pengujian standar, pengujian di bawah instruksi tugas yang berbeda, dan pengujian teks adversarial yang lebih terfokus. Pengujian ini bertujuan untuk mengevaluasi secara komprehensif ketahanan dan kerentanan model.
Penelitian juga menemukan bahwa model GPT cukup baik dalam melindungi jenis informasi privasi tertentu ( seperti nomor jaminan sosial ), tetapi masih ada risiko kebocoran privasi di aspek lain. Terutama ketika informasi pribadi disuntikkan ke dalam riwayat percakapan, model mungkin akan membocorkan informasi tersebut. Selain itu, pemahaman model tentang kosakata yang terkait dengan privasi juga menunjukkan perbedaan.
Secara keseluruhan, penelitian ini menyediakan kerangka kerja yang komprehensif untuk evaluasi keandalan model GPT, mengungkap beberapa potensi risiko keamanan. Tim peneliti berharap pekerjaan ini dapat mendorong lebih banyak penelitian terkait dan pada akhirnya membantu mengembangkan model bahasa yang lebih kuat dan dapat diandalkan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
22 Suka
Hadiah
22
8
Bagikan
Komentar
0/400
MEVHunter
· 07-17 13:37
lmao kebocoran lain yang menunggu untuk terjadi... honeypot protokol yang khas jujur
Lihat AsliBalas0
Lonely_Validator
· 07-16 16:18
Ternyata AI juga memiliki banyak celah.
Lihat AsliBalas0
APY追逐者
· 07-14 20:20
gpt ini bukan raksasa tanpa celana dalam
Lihat AsliBalas0
ImpermanentLossEnjoyer
· 07-14 20:19
Sudah bilang GPT tidak dapat diandalkan.
Lihat AsliBalas0
FlashLoanLarry
· 07-14 20:19
bilang ke kamu tentang vektor serangan itu... smh ekstraksi nilai seharian
Studi Keandalan Model GPT: Mengungkap Risiko Kebocoran Privasi dan Serangan Adversarial
Penelitian Penilaian Keandalan Model Bahasa Mengungkap Kerentanan Potensial
Baru-baru ini, sebuah tim yang terdiri dari beberapa universitas dan lembaga penelitian terkemuka merilis sebuah studi evaluasi komprehensif mengenai keandalan model bahasa besar (LLMs). Studi ini melakukan analisis menyeluruh terhadap model-model seperti GPT dan menemukan beberapa masalah terkait keandalan yang sebelumnya tidak pernah diungkapkan.
Penelitian menunjukkan bahwa model GPT cenderung menghasilkan output yang beracun dan bias, serta dapat membocorkan informasi privasi dari data pelatihan dan riwayat percakapan. Menariknya, meskipun GPT-4 biasanya lebih dapat diandalkan dalam pengujian benchmark standar dibandingkan dengan GPT-3.5, ia justru lebih rentan terhadap serangan ketika menghadapi petunjuk yang dirancang dengan jahat. Ini mungkin disebabkan oleh fakta bahwa GPT-4 lebih akurat dalam mengikuti instruksi yang menyesatkan.
Evaluasi ini melakukan analisis komprehensif terhadap model GPT dari delapan sudut yang berbeda, mencakup berbagai skenario, tugas, indikator, dan dataset. Tujuan tim peneliti adalah untuk menilai kinerja model GPT dari berbagai perspektif kredibilitas, serta kemampuannya untuk beradaptasi dalam lingkungan yang bersifat antagonis.
Dalam hal serangan teks adversarial, para peneliti merancang tiga skenario evaluasi: pengujian standar, pengujian di bawah instruksi tugas yang berbeda, dan pengujian teks adversarial yang lebih terfokus. Pengujian ini bertujuan untuk mengevaluasi secara komprehensif ketahanan dan kerentanan model.
Penelitian juga menemukan bahwa model GPT cukup baik dalam melindungi jenis informasi privasi tertentu ( seperti nomor jaminan sosial ), tetapi masih ada risiko kebocoran privasi di aspek lain. Terutama ketika informasi pribadi disuntikkan ke dalam riwayat percakapan, model mungkin akan membocorkan informasi tersebut. Selain itu, pemahaman model tentang kosakata yang terkait dengan privasi juga menunjukkan perbedaan.
Secara keseluruhan, penelitian ini menyediakan kerangka kerja yang komprehensif untuk evaluasi keandalan model GPT, mengungkap beberapa potensi risiko keamanan. Tim peneliti berharap pekerjaan ini dapat mendorong lebih banyak penelitian terkait dan pada akhirnya membantu mengembangkan model bahasa yang lebih kuat dan dapat diandalkan.