-
Mindössze 250 rosszindulatú dokumentum képes megfertőzni bármilyen méretű nagy nyelvi modellt
A mesterséges intelligencia és a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) folyamatos fejlődése mellett egyre fontosabbá válik a biztonságuk kérdése is. Egy új, az UK AI Security Institute, az Alan Turing Institute és az Anthropic szakembereinek közös kutatása arra világít rá, hogy egy meglepően kis mennyiségű, mindössze 250 rosszindulatú dokumentum is elegendő lehet ahhoz, hogy hátsóajtó sérülékenységet hozzanak létre bármilyen méretű nagy nyelvi modellben – legyen az kisméretű vagy akár 13 milliárd paraméteres. Ez a felfedezés alapjaiban rengeti meg az eddigi elképzeléseket a modellek adatmérgezésének lehetőségeiről és kockázatairól. Adatmérgezés és hátsóajtó támadások: hogyan működnek? A nagy nyelvi modelleket, mint például a Claude vagy a GPT, hatalmas mennyiségű nyilvánosan elérhető szöveges adatból tanítják,…
-
Ahrefs szakértője: Hogyan lehet sikeresen bekerülni a nagy nyelvi modellek keresési eredményeibe?
Az utóbbi időben egyre többet hallunk a mesterséges intelligencia és a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) szerepéről a keresőoptimalizálásban. Egyesek azt gondolják, hogy az AI optimalizálás teljesen különálló terület, míg mások szerint az LLM-ek felfedezése csupán a SEO újabb formája. Patrick Stox, az Ahrefs termék-tanácsadója és technikai SEO szakértője szerint azonban ez a vita nem vezet sehová, hiszen az LLM-ekbe való bekerülés már szerves része a keresőoptimalizálásnak. Cikkünkben bemutatjuk Stox legfrissebb meglátásait az AI és a SEO összefonódásáról, valamint arról, mi működik jelenleg a nagy nyelvi modellek megjelenése terén. Google még mindig nem veszítette el vezető szerepét Az utóbbi években a ChatGPT és más AI alapú eszközök megjelenése miatt sokan azt…
-
Az AI Modellek Önismerete: Új Kutatási Eredmények a Nagy Nyelvi Modellek Introspektív Képességeiről
Az utóbbi időben egyre nagyobb figyelem irányul arra a kérdésre, vajon a mesterséges intelligencia rendszerek képesek-e önreflexióra, vagyis saját belső működésük tudatos elemzésére. Bár a nyelvi modellek – mint például a Claude család – gyakran válaszolnak arra, hogy „mi jár a fejükben”, eddig nehéz volt megállapítani, mennyire valós ezeknek a válaszoknak a tartalma. Egy új kutatás most arra világít rá, hogy ezek a modellek bizonyos mértékig képesek lehetnek saját belső állapotaik felismerésére és kontrolljára, bár ez a képesség még messze nem megbízható. Ez az eredmény azonban alapjaiban változtathatja meg az AI átláthatóságáról és megbízhatóságáról alkotott elképzeléseinket. Mit jelent az introspekció az AI rendszerek esetében? Az emberi introspekcióhoz hasonlóan az AI…
