Evaluasi Keandalan Model Bahasa: Analisis Menyeluruh Model Seri GPT

Dalam waktu dekat, sebuah penelitian yang dilakukan oleh beberapa universitas dan lembaga penelitian terkenal telah melakukan evaluasi menyeluruh terhadap keandalan model bahasa besar seri GPT. Penelitian ini dipublikasikan dalam makalah berjudul "DecodingTrust: Evaluasi Menyeluruh terhadap Keandalan Model GPT", yang bertujuan untuk menganalisis secara mendalam keandalan dan risiko potensial dari model-model ini dari berbagai sudut.

Tim penelitian telah mengembangkan platform evaluasi komprehensif yang menguji model GPT dari delapan dimensi keandalan yang berbeda. Hasil evaluasi mengungkap beberapa kerentanan dan masalah yang sebelumnya tidak terdeteksi. Misalnya, model GPT rentan terhadap penipuan, menghasilkan keluaran yang berbahaya atau bias, dan juga dapat membocorkan informasi pribadi dalam data pelatihan dan riwayat percakapan.

Menariknya, meskipun dalam pengujian benchmark standar GPT-4 biasanya lebih dapat diandalkan dibandingkan GPT-3.5, namun ketika dihadapkan pada petunjuk jahat yang dirancang dengan cermat, GPT-4 justru lebih rentan terhadap serangan. Ini mungkin disebabkan oleh fakta bahwa GPT-4 lebih ketat mengikuti instruksi yang menyesatkan.

Tim peneliti menekankan bahwa hasil evaluasi mereka tidak akan mempengaruhi layanan yang ada untuk pengguna, karena sudah ada serangkaian langkah mitigasi untuk mengatasi risiko potensial. Mereka juga telah membagikan temuan penelitian kepada pengembang model untuk perbaikan lebih lanjut.

Penelitian ini mencakup berbagai skenario evaluasi, termasuk pengujian terhadap standar benchmark, kinerja di bawah instruksi tugas yang berbeda dan petunjuk sistem, serta respons terhadap teks adversarial yang lebih menantang. Peneliti berharap dengan mempublikasikan benchmark evaluasi mereka, dapat mendorong lebih banyak peneliti untuk terlibat, bersama-sama mendorong pengembangan model bahasa yang lebih andal dan aman.

Dalam hal penemuan konkret, penelitian menunjukkan bahwa model GPT unggul dalam beberapa aspek, seperti tidak mudah dipengaruhi oleh contoh kontra-faktual. Namun, dalam kondisi tertentu, model juga menunjukkan kelemahan yang jelas. Misalnya, ketika menghadapi petunjuk sistem yang menyesatkan, GPT-4 lebih mudah menghasilkan konten yang bias dibandingkan dengan GPT-3.5. Tingkat bias model juga berkaitan dengan kelompok dan topik yang dibahas, dengan penanganan yang jauh lebih hati-hati terhadap beberapa topik sensitif.

Dalam hal perlindungan privasi, penelitian menunjukkan bahwa model GPT mungkin dapat membocorkan informasi sensitif dari data pelatihan, terutama di bawah prompt tertentu. Meskipun GPT-4 secara umum lebih kuat dalam melindungi informasi identitas pribadi dibandingkan dengan GPT-3.5, dalam beberapa kasus masih mungkin membocorkan privasi.

Penelitian ini menyediakan kerangka kerja yang komprehensif untuk penilaian kredibilitas model bahasa, mengungkapkan keunggulan dan keterbatasan teknologi saat ini. Peneliti menyerukan kepada industri dan akademisi untuk terus mendalami isu-isu ini, guna mengembangkan sistem kecerdasan buatan yang lebih dapat diandalkan dan aman.