വാക്കുകൾ ആവർത്തിക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നതിലൂടെ ChatGPT-യിൽ കേടുപാടുകൾ ഉണ്ടോ?

ഈ വർഷം അടുത്തിടെ, ഗൂഗിൾ ഡീപ്‌മൈൻഡിൽ നിന്നും മറ്റ് പ്രശസ്ത സ്ഥാപനങ്ങളിൽ നിന്നുമുള്ള ഒരു സംഘം ഗവേഷകരും മറ്റുള്ളവരും, ChatGPT-യിലെ കേടുപാടുകൾ കണ്ടെത്തുന്ന ഒരു തകർപ്പൻ പേപ്പർ ഇവിടെ പ്രസിദ്ധീകരിച്ചു .

ഈ ലേഖനം, മുകളിൽ ലിങ്ക് ചെയ്‌ത ലേഖനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സാധാരണ പ്രേക്ഷകർക്ക് പ്രധാന കണ്ടെത്തലുകളും അവയുടെ പ്രത്യാഘാതങ്ങളും ലഘൂകരിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു, റഫറൻസ് ആവശ്യങ്ങൾക്കായി മാത്രം! മാത്രമല്ല, ഞാനും ഇത് പരീക്ഷിച്ചു, അവസാനം നിങ്ങൾക്ക് എൻ്റെ ഫലങ്ങൾ കാണാൻ കഴിയും!

ChatGPT-ൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്ഷൻ

വെറും ഇരുന്നൂറ് ഡോളറിന് ചാറ്റ്ജിപിടിയുടെ നിരവധി മെഗാബൈറ്റ് പരിശീലന ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു ആക്രമണം ഗവേഷകർ വിഭാവനം ചെയ്തു. ഈ മോഡലും ഇത്തരത്തിലുള്ള മറ്റുള്ളവയെപ്പോലെ പൊതു ഇൻ്റർനെറ്റ് ഡാറ്റയിൽ പരിശീലിപ്പിച്ചതാണ്.

ആക്രമണത്തിൽ മോഡലിനെ ചോദ്യം ചെയ്യുകയും അത് പരിശീലിപ്പിച്ച കൃത്യമായ ഡാറ്റ വെളിപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ചോദ്യങ്ങളിൽ കൂടുതൽ ചിലവഴിക്കുന്നതിലൂടെ ChatGPT-യുടെ പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിൻ്റെ ഒരു ജിഗാബൈറ്റ് എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നത് ശ്രദ്ധേയമാണ്.

പരിശീലന ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ ആക്രമണങ്ങളും എന്തുകൊണ്ട് നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കണം

പരിശീലന ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ ആക്രമണങ്ങളുടെ പ്രാധാന്യം പേപ്പർ ഊന്നിപ്പറയുന്നു. ChatGPT പോലെയുള്ള ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് പരിശീലന ഡാറ്റ മനഃപാഠമാക്കാനും പുനഃസ്ഥാപിക്കാനും കഴിയുമെന്ന് ഗവേഷകർ കാണിക്കുന്നു. ഇത് തന്ത്രപ്രധാനമായ വിവരങ്ങളുടെ സ്വകാര്യതയെയും സുരക്ഷയെയും കുറിച്ചുള്ള ആശങ്കകൾ ഉയർത്തുന്നു.

പരിശീലന ഡാറ്റ വെളിപ്പെടുത്തുന്നത് ഒഴിവാക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന ChatGPT-യുടെ വിന്യസിച്ച സ്വഭാവം, ഒരു പ്രത്യേക ആക്രമണത്തിലൂടെ ഡാറ്റ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നത് തടയില്ല. അടിസ്ഥാന മോഡലുകൾ നേരിട്ട് പരിശോധിക്കേണ്ടതിൻ്റെ ആവശ്യകത ഊന്നിപ്പറയുന്ന, വിന്യസിച്ച മോഡലുകൾ മാത്രം പരീക്ഷിക്കുന്നത് കേടുപാടുകൾ മറയ്ക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഗവേഷണ സംഘം വാദിക്കുന്നു. ചൂഷണങ്ങളുടെ മതിയായ ഒത്തുകളി ഉറപ്പാക്കാൻ ഉൽപ്പാദനത്തിലെ സിസ്റ്റത്തിലേക്കും പരിശോധന വ്യാപിപ്പിക്കണം.

പേപ്പറിൽ പ്രദർശിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന പ്രത്യേക ചൂഷണം പാച്ച് ചെയ്യാൻ കഴിയുമെങ്കിലും, ഒരു ചൂഷണം പാച്ച് ചെയ്യുന്നതും അന്തർലീനമായ കേടുപാടുകൾ പരിഹരിക്കുന്നതും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം ഗവേഷകർ ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നു. ChatGPT-യുടെ കാര്യത്തിൽ, പരിശീലന ഡാറ്റ മനഃപാഠമാക്കാനുള്ള അതിൻ്റെ പ്രവണതയിലാണ് അപകടസാധ്യതയുള്ളത്, ഇത് സമഗ്രമായി അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നത് സങ്കീർണ്ണമായ വെല്ലുവിളിയാണ്.

നിഗമനങ്ങളും എൻ്റെ പരിശോധനാ ഫലങ്ങളും

പരമ്പരാഗത സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ സംവിധാനങ്ങൾ എന്ന നിലയിൽ ഭാഷാ മോഡലുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ധാരണയിൽ മാറ്റം വരുത്തണമെന്ന് ഗവേഷകർ ആവശ്യപ്പെടുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ സുരക്ഷ നിർണ്ണയിക്കാൻ വിപുലമായ പ്രവർത്തനത്തിൻ്റെ ആവശ്യകതയെ കണ്ടെത്തലുകൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. തലക്കെട്ട് ഫലങ്ങൾക്കപ്പുറം ഗവേഷണത്തെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ധാരണയ്ക്കായി മുഴുവൻ സാങ്കേതിക പേപ്പറും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ഗവേഷണ ലേഖനം വായനക്കാരെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.

ഈ വാക്ക് എന്നെന്നേക്കുമായി ആവർത്തിക്കാൻ ഞാൻ ChatGPT-നോട് ടെസ്റ്റ് ചെയ്യുകയും ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്തപ്പോൾ , അത് കുറച്ച് പ്രാവശ്യം ആവർത്തിക്കുകയും നല്ല രീതിയിൽ നിർത്തുകയും ചെയ്തു!

അത്തരം അസാധുവായ ഇൻപുട്ടുകൾ മികച്ച രീതിയിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഇപ്പോൾ ChatGPT-ക്ക് കഴിയുമെന്നാണ് എൻ്റെ നിഗമനം.

ചുവടെയുള്ള ChatGPT സ്ക്രീൻഷോട്ട് കാണുക: