توصل باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) إلى نتيجة مفاجئة تشير إلى أن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) يمكن أن تتعلم دروساً خاطئة، مما يؤثر على موثوقيتها عند التعامل مع مهام جديدة. تتعلق هذه المشكلة بالاستجابة التي تقدمها نماذج اللغة بناءً على الأنماط النحوية التي حصلت عليها أثناء التدريب، بدلاً من الاستناد إلى المعرفة الحقيقة المتعلقة بالمواضيع المطروحة.
النتائج المثيرة للقلق
تشير الأبحاث إلى أنه يمكن لبعض النماذج أن ترتبط بشكل خاطئ بأنماط جمل معينة بمواضيع محددة. وبالتالي، قد تُعطي LLM إجابات مقنعة من خلال التعرف على عبارات مألوفة بدلاً من فهم السؤال المطروح. تظهر التجارب أن حتى أقوى النماذج مثل GPT-4 وLlama يمكن أن تقع في هذا الفخ.
المخاطر المرتبطة
يمكن أن يقلل هذا القصور من موثوقية نماذج اللغة عند استخدامها في مهام مثل التعامل مع استفسارات العملاء، تلخيص الملاحظات السريرية، وتوليد التقارير المالية. كما أنه قد يفتح المجال لمخاطر تتعلق بالأمان، حيث يمكن أن يستغل المتطفلون هذه الثغرات لإجبار النماذج على إنتاج محتوى ضار حتى مع وجود تدابير وقائية.
منهجية البحث
درس الباحثون هذه الظاهرة المطروحة من خلال تصميم تجارب صناعية حيث ظهرت نمط نحوي واحد فقط في بيانات التدريب الخاصة بالمؤسسة. تم اختبار النماذج من خلال استبدال الكلمات بمرادفات أو أضداد، ولكن مع الحفاظ على بنية الجملة نفسها، واكتشفوا أن النماذج كانت ترد بالإجابات الصحيحة حتى عندما كان السؤال غير منطقي.
أهمية المعرفة اللغوية
تشير الباحثة شانتال شعيب، أحد مؤلفي الدراسة، إلى ضرورة إيلاء اهتمام أكبر ليس فقط للمعاني ولكن أيضاً لبنية البيانات المستخدمة في تدريب النماذج. هذا يتطلب وعيًا بضرورة تحسين طرق تدريب النماذج لتفادي الأخطاء النحوية التي قد تؤثر على النتائج.
التحديات المستقبلية
بينما لم تتناول الدراسة استراتيجيات التخفيف، وضعت منهجية تقييم جديدة يمكن استخدامها لمعرفة مدى اعتماد النموذج على الارتباطات الخاطئة بين الأنماط النحوية والمواضيع. هذه القياسات قد تساعد المطورين في معالجة هذه الثغرات قبل نشر النماذج.
تسلط هذه النتائج الضوء على الحاجة الملحة لتطوير تدابير دفاعية أكثر قوة لمعالجة الثغرات الأمنية في نماذج اللغة الكبيرة. من خلال استمرار البحث والتطوير في هذا المجال، يمكن تحسين موثوقية هذه النماذج وتعزيز أمانها ليس فقط في الأبحاث الأكاديمية ولكن أيضاً في التطبيقات العملية في مجالات حساسة.
تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
