تقييم موثوقية النماذج اللغوية الكبيرة: المخاطر المحتملة وسبل التحسين

أجرت دراسة مشتركة بين جامعة إلينوي في إربانا-شامبين وجامعة ستانفورد وجامعة كاليفورنيا في بيركلي ومركز أمان الذكاء الاصطناعي والعديد من الباحثين من شركات التكنولوجيا الأخرى تقييمًا شاملًا لثقة نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT.

طورت فريق البحث منصة تقييم شاملة لاختبار النموذج من زوايا متعددة. وكشفت النتائج عن بعض الثغرات والمخاطر التي لم يتم الكشف عنها سابقًا. على سبيل المثال، يميل نموذج GPT إلى إنتاج مخرجات ضارة ومت偏لة، وقد يكشف أيضًا عن بيانات التدريب ومعلومات الخصوصية في تاريخ الحوار.

من المثير للاهتمام أنه على الرغم من أن GPT-4 عادة ما يكون أكثر موثوقية من GPT-3.5 في الاختبارات القياسية، إلا أنه يصبح أكثر عرضة للهجمات عندما يواجه تلميحات مصممة بشكل خبيث. قد يكون ذلك بسبب أن GPT-4 يتبع التعليمات المضللة بدقة أكبر.

تم تقييم النموذج من ثمانية أبعاد مختلفة، بما في ذلك قوة التحمل ضد الهجمات العدائية، وتوليد المحتوى الضار، وحماية الخصوصية، وغيرها من الجوانب. تم استخدام مجموعة متنوعة من السيناريوهات ومجموعات البيانات في التقييم، حيث تضمنت المعايير الحالية بالإضافة إلى اختبارات جديدة صممتها فريق البحث.

فيما يتعلق بالهجمات العدائية، أظهرت الأبحاث أن نموذج GPT لا يزال ضعيفًا ضد بعض أنواع الهجمات. في مجال توليد المحتوى الضار، يصبح النموذج عرضة لإنتاج محتوى متحيز تحت إشارات مضللة، خاصةً بشأن بعض المواضيع الحساسة. في مجال حماية الخصوصية، قد يكشف النموذج عن معلومات حساسة موجودة في بيانات التدريب، خاصةً تحت إشارات معينة.

أبرز فريق البحث أن هذا العمل هو مجرد نقطة انطلاق. يأملون في التعاون مع المزيد من الباحثين لتطوير نماذج لغوية أكثر موثوقية وأمانًا بناءً على ذلك. لذلك، قاموا بنشر كود معايير التقييم حتى يتمكن الباحثون الآخرون من اختبار النماذج الجديدة بسهولة.

توفر هذه الدراسة إطارًا شاملاً لتقييم موثوقية نماذج اللغة الكبيرة، وكشفت عن المخاطر المحتملة التي تواجه النماذج الحالية. مع تزايد استخدام هذه النماذج في مختلف الصناعات، أصبحت زيادة موثوقيتها وأمانها أكثر أهمية. ستحتاج الأبحاث والتطوير في المستقبل إلى معالجة هذه القضايا، وتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر موثوقية ومسؤولية.