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衝撃的な現実：ChatGPTのデータ漏洩への脆弱性

最近の研究論文「ChatGPTからのトレーニングデータの抽出」は、広く使用されている言語モデルの驚くべき脆弱性を明らかにしました。研究者チームが行ったこの研究によると、わずか200ドルでChatGPTのトレーニングデータを数メガバイト抽出することが可能であり、前例のない規模のデータ漏洩の可能性を暴露しています。この研究は、ChatGPTなどの自然言語理解に設計された言語モデルが、公開インターネットから取得したデータを使用してトレーニングされていることを強調しています。この論文では、モデルにクエリを送ることで、トレーニングに使用された正確なデータを抽出する攻撃手法を明らかにしています。驚くべきことに、研究者たちは追加の財政投資により、ChatGPTのトレーニングデータセットを最大1ギガバイト抽出することが可能であると推定しています。このデータ漏洩は重大であり、実用化モデルの「対応性」を対象としており、大量の訓練データが公開されることを避けるために設計されています。しかし、研究者たちは、開発された攻撃によって、モデルに重要な量のトレーニングデータを漏洩させることが可能であることを示しています。トレーニングデータの抽出攻撃とその重要性この暴露の背後にいる研究チームは、数年にわたり「トレーニングデータの抽出」に焦点を当てたプロジェクトに関与してきました。トレーニングデータの抽出は、ChatGPTなどの機械学習モデルが、そのトレーニングデータのランダムな側面を保持しており、攻撃を介して抽出される脆弱性がある場合に発生します。この論文では、生産中の「対応性のある」モデルであるChatGPTに対するトレーニングデータの抽出攻撃を初めて明らかにしています。この画像では、メールアドレスと連絡先情報が共有されていることがわかります。この脆弱性の影響は広範であり、特に機密性の高いまたは独自のデータを持つ人々にとって重要です。データ漏洩の懸念を超えて、この論文は、モデルがトレーニングデータを記憶し、再現するリスクを強調しています。これはオリジナリティに依存する製品にとって重要な要素です。 ChatGPTからのデータの抽出この研究は、ChatGPTからのトレーニングデータの抽出に成功した証拠を示しています。ただし、モデルはチャットAPIを介してのみアクセス可能であり、データの抽出に対抗するために正確に整列している可能性があります。この攻撃は、プライバシーガードを迂回する脆弱性を特定し、ChatGPTをファインチューニングの整列から逸脱させ、事前トレーニングデータに戻すことができるようにしました。研究チームは、ChatGPTの整列が記憶の隠蔽を行っており、特定の攻撃に対して促された時のデータの発射頻度の著しい増加を示しています。このモデルは、見かけによらず、従来の攻撃方法よりも150倍も高い記憶能力を示しています。テストとレッドチーミングモデルへの影響この論文は、ChatGPTの広範な使用について懸念を呼び起こしました。ChatGPTは既に10億人時間以上の相互作用がありますが、データ発射の頻度の高さは気付かれていませんでした。言語モデルの潜在的な脆弱性と、安全なモデルと見かけ上の安全なモデルの区別が困難な課題が存在します。既存の記憶力テスト技術は、整列手順によって記憶能力を隠蔽してしまうため、ChatGPTの記憶能力を明らかにするためには不十分です。これは、言語モデルの安全性を確保するために、強化されたテスト手法の必要性を強調しています。また、こちらも読んでみてください：プライバシーの懸念に対処する方法：ChatGPTユーザーチャットタイトルの漏洩の解説私たちの意見 ChatGPTのデータ漏洩の脆弱性の公開は、機械学習モデルの進化するセキュリティ分析を強調しています。これらのシステムの安全性を確保するためには、さらなる研究が必要です。現代のテクノロジー駆動の時代において、ChatGPTのデータ漏洩への脆弱性は、高度な言語モデルを保護する上での課題を鮮明に示しています。

「Llama 2に複数のLoRAアダプタを組み合わせる」

「この記事では、複数のLoRAアダプタを1つのマルチタスクアダプタに組み合わせる方法を紹介します非常に簡単で、結果のアダプタは組み合わせに使用されるアダプタと同じくらい優れていることがわかります」

「生成AIに関する一般的な迷信を解明する網羅的な探求」

イントロダクションテクノロジーは常に変化しており、生成的人工知能は近年の最も革命的な進展の一つです。この革新的な技術は前例のない急成長を見せており、フォーブスの分析によれば、2025年までに生成的AI市場は驚異的な$2000億（投資）に達すると予測されています。新技術のように、生成的AIはその可能性についての理解を妨げる神秘的な迷信に包まれています。この包括的な調査では、業界の専門家や思想リーダーの洞察に基づいて、生成的AIにまつわる5つの一般的な迷信に深く踏み込みます。生成的AIの急成長迷信を解き明かす前に、生成的AI革命の範囲を正確に理解することが重要です。この技術は、創造芸術、教育、医療、金融など、さまざまな分野で広く使われています。その爆発的な成長は数字で示されており、生成的AIの能力向上に向けた投資と研究が大幅に増加しています。この急増は、問題解決、創造性、データ分析へのアプローチのパラダイムシフトを象徴しています。それでは、生成的AIにまつわる幻想をいくつか解明してみましょう。迷信1: 生成的AIは人間を置き換える生成的AIが人々が従来行ってきた仕事を機械が取り替えることで大量失業を引き起こす可能性がある、という考えは、この技術にまつわる一つの持続的な懸念です。この誤解は明らかですが、AIの存在場所を単純化しすぎています。生成的AIは、人間の能力を向上させることを目指しており、完全に置き換えることはありません。繰り返しや時間のかかる仕事、データ集約的な仕事などを自動化することで、人々は高次の思考、創造性、困難な問題解決に集中することができます。生成的AIの協働的な側面と人間の生産性の向上を強調する必要があります。AIがルーチンタスクを処理する間、個人はより意味のある戦略的な業務に従事することができ、全体的な効率とイノベーションに貢献します。迷信2: 生成的AIはデータ専門家のためだけのものもう一つの一般的な誤解は、生成的AIはデータ専門家や高度な技術的知識を持つ人々のためのツールだということです。AIモデルを作成するためには洗練されたアルゴリズムやデータ操作が必要ですが、この分野はすぐに変化して、生成的AIがより一般的に利用可能になっています。ユーザーフレンドリーなプラットフォームやツールの開発により、生成的AIの力は技術的な専門知識を持つ人々以外にもアクセス可能になりました。AIの民主化により、デザイン、マーケティング、医療、教育など、さまざまな分野で創造性が促進されるようになります。生成的AIの応用範囲は広がり、さまざまな職業がその可能性にアクセスすることができるようになります。迷信3: AIは偏らず、正当なものである生成的AIを含むAIにまつわる持続的な迷信の一つは、完全な公正さと健全な判断で動作するという前提です。現実には、AIシステムは訓練に使用されるデータの偏りと同じくらい偏りがあります。AIモデルは偏った結果をもたらすことがあります。これらの偏りに対して認識し、対処することは、生成的AIの開発と展開において重要です。企業や研究者は、透明性、公平性、責任を重視した倫理的なAIの実践を実装するために積極的に取り組んでいます。バイアスを積極的に特定し、軽減することにより、AIコミュニティは有害なステレオタイプを持続させることなく、社会に積極的に貢献するシステムを作り出そうとしています。迷信4: 生成的AIは教育を破壊し、盗作を可能にする生成的AIが教育に与える影響についての懸念は、広範な盗作が引き起こされる可能性があるという点に集中しています。また、学術機関の信頼性が損なわれる可能性もあります。AIがコンテンツを生成することは事実ですが、この技術の責任ある使用には倫理的な考慮が必要です。教育機関は、高度な盗作検出ツールを導入し、学生に倫理的な実践を促すことによって、生成的AIの台頭に適応しています。重要なのは、個々の人々にAIツールの責任ある使用について教育し、オリジナリティと批判的思考の重要性を強調することです。倫理的に使用される場合、生成的AIは創造性、協力、革新的な思考を育むことにより、教育体験を向上させる可能性があります。神話5：AIモデルが大きいほど良い生成型AIモデルの効果はそのサイズに比例するという信念は一般的な誤解です。ただし、大きいモデルにはいくつかの利点がある場合もあります。例えば、膨大なデータから学習し処理する能力が向上します。しかし、AIの微妙な動態を過度に簡略化して大きければ良いという考えは誤りです。生成型AIモデルの効果は複数の要素に依存します。トレーニングデータの品質やモデルのアーキテクチャが任務に適しているかなどが含まれます。特定の状況では、小さいがより緻密なモデルの方が大きなモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮することもあります。モデルのサイズ、計算リソース、実世界でのパフォーマンスのトレードオフを考慮することが生成型AIシステムの作成と実装において重要です。…

AIの進歩における倫理的な課題のナビゲーション

「AIの進展に伴う倫理的な課題の多面的な景観を探求してみましょうAIが社会により統合されるにつれて倫理と責任に関する懸念をどのように対処するかについて、詳細な視点を提供します」

Tech

リアルタイムなSlackボットを生成的AIで構築する

「Apache NiFi、LLM、Foundation Models、およびストリーミングを使用して、クールなSlackbotを構築する方法を学びましょうモデルの選択肢と統合についても取り上げます」

「PDFドキュメントを使用したオブジェクト検出のためのカスタムDetectron2モデルの訓練と展開（パート1：訓練）」

「私は半年ほど、PDF文書を機械読み取り可能にすることで、少なくともセクションを特定するテキストである見出し/タイトルが読み取れるようにするビジネスケースを解決しようと取り組んできました」

「除細動器を搭載したドローンが命を救っています」

「研究者は、調査対象のケースの67％で、自動外部除細動器を搭載したドローンが疑われる心肺停止発生現場に救急車よりも3分以上早く到着したことがわかりました」

「時空のホットスポット：洞察力の新たな次元を開放する方法」

「80％以上のデータが空間要素を持つという統計データを聞いたことがあるかもしれませんが、時間次元を持つデータはほぼ100％ですしかし、これらの2つの要素の相互作用を効果的に分析する方法はありますか？空間-時間クラスタリングという手法がありますこの技術は、空間的な要素と時間的な要素の両方を分析します...」

「#30DayMapChallange」の四週目

2019年から、地理情報システム（GIS）と空間分析のコミュニティは、毎年11月に非常に忙しいです — その楽しいチャレンジ「#30DayMapChallange」のおかげで毎年、これが…

「OpenAIモデルに対するオープンソースの代替手段の探索」

序文 AIの領域では、11月はドラマチックな展開がありました。GPTストアやGPT-4-turboのローンチ、そしてOpenAIの騒動まで、まさに忙しい一ヶ月でした。しかし、ここで重要な問題が浮かび上がります：クローズドモデルとその背後にいる人々はどれだけ信頼できるのでしょうか？自分が実際に運用しているモデルが内部の企業ドラマに巻き込まれて動作停止するのは快適な体験とは言えません。これはオープンソースモデルでは起こらない問題です。展開するモデルには完全な管理権限があります。データとモデルの両方に対して主権を持っています。しかし、OSモデルをGPTと置き換えることは可能でしょうか？幸いなことに、既に多くのオープンソースモデルが、GPT-3.5モデル以上の性能を発揮しています。本記事では、オープンソースのLLM（Large Language Models）およびLMM（Large Multi-modal Models）の最高の代替品をいくつか紹介します。学習目標オープンソースの大規模言語モデルについての議論。最新のオープンソース言語モデルとマルチモーダルモデルについての探求。大規模言語モデルを量子化するための簡易な導入。 LLMをローカルおよびクラウド上で実行するためのツールやサービスについて学ぶ。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。オープンソースモデルとは何ですかモデルがオープンソースと呼ばれるのは、モデルの重みとアーキテクチャが自由に利用できる状態にあるからです。これらの重みは、例えばMeta’s Llamaのような大規模言語モデルの事前訓練パラメータです。これらは通常、ファインチューニングされていないベースモデルやバニラモデルです。誰でもこれらのモデルを使用し、カスタムデータでファインチューニングして下流のアクションを実行することができます。しかし、それらはオープンなのでしょうか？データはどうなっているのでしょうか？多くの研究所は、著作権に関する懸念やデータの機密性の問題などの理由から、ベースモデルの訓練データを公開しません。これはまた、モデルのライセンスに関する部分にも関連しています。すべてのオープンソースモデルは、他のオープンソースソフトウェアと同様のライセンスが付属しています。Llama-1などの多くのベースモデルは非商用ライセンスとなっており、これらのモデルを利用して収益を上げることはできません。しかし、Mistral7BやZephyr7Bなどのモデルは、Apache-2.0やMITライセンスが付属しており、どこでも問題なく使用することができます。オープンソースの代替品 Llamaのローンチ以来、オープンソースの領域ではOpenAIモデルに追いつこうとする競争が繰り広げられています。そしてその結果は今までにないものでした。GPT-3.5のローンチからわずか1年で、より少ないパラメータでGPT-3.5と同等またはそれ以上のパフォーマンスを発揮するモデルが登場しました。しかし、GPT-4は依然として理性や数学からコード生成までの一般的なタスクには最も優れたモデルです。オープンソースモデルのイノベーションと資金調達のペースを見ると、GPT-4のパフォーマンスに近づくモデルが間もなく登場するでしょう。とりあえず、これらのモデルの素晴らしいオープンソースの代替品について話しましょう。 Meta’s Llama 2 Metaは今年7月にLlama-2という彼らの最高のモデルをリリースし、その印象的な能力により一瞬で人気を集めました。MetaはLlama-7b、Llama-13b、Llama-34b、Llama-70bの4つの異なるパラメータサイズのLlama-2モデルをリリースしました。これらのモデルは、それぞれのカテゴリにおいて他のオープンモデルを上回る性能を発揮しました。しかし、現在ではmistral-7bやZephyr-7bのような複数のモデルが、多くのベンチマークで小さなLlamaモデルを上回る性能を発揮しています。Llama-2 70bはまだそのカテゴリーで最高のモデルの一つであり、要約や機械翻訳などのタスクにおいてGPT-4の代替モデルとして価値があります。 Llama-2はGPT-3.5よりも多くのベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮し、GPT-4に迫ることもできました。以下のグラフは、AnyscaleによるLlamaとGPTモデルのパフォーマンス比較です。…

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