Büyük Dil Modelleri Güvenilirlik Sinyallerini Nasıl İçselleştiriyor?
Büyük Dil Modelleri Güvenilirlik Sinyallerini Nasıl İçselleştiriyor?
Yeni bir çalışma, LLM’lerin güvenilirlik algısını psikolojik temellerle nasıl kodladığını ve web ekosisteminde güvenilir yapay zekâ sistemleri tasarımına etkilerini inceliyor.
Önemli Noktalar
- Çalışmada Llama 3.1 8B, Qwen 2.5 7B ve Mistral 7B modelleri analiz edildi.
- Güvenilirlik sinyalleri, modellerin katman ve başlık düzeyinde açıkça ayrışıyor.
- Adil olma, kesinlik ve öz sorumluluk gibi insan odaklı boyutlarla güçlü ilişkiler gözlemlendi.
Çalışmanın Kapsamı
2026 yılı içinde yayımlanan arXiv:2601.10719v1 numaralı yeni araştırma, büyük dil modellerinin (LLM) web tabanlı anlatılarda algılanan güvenilirliği nasıl kodladığını detaylı biçimde ele alıyor. Llama 3.1 8B, Qwen 2.5 7B ve Mistral 7B gibi talimatlarla ayarlanmış modeller, PEACE-Reviews veri seti kullanılarak incelendi. Bu veri seti bilişsel değerlendirmeler, duygular ve davranışsal niyetler açısından etiketlenmiş durumda.
Teknik Detaylar
Araştırmada, yüksek ve düşük güven düzeyine sahip metinlerin modelin katman ve başlık aktivasyonlarıyla sistematik olarak ayrıştığı saptandı. Güven sinyalleri, modelin ön eğitiminde örtük şekilde kodlanıyor ve ince ayar süreçlerinde bu temsillerin yapılandırılması yerine rafine edildiği görülüyor. Özellikle adil olma, kesinlik ve öz sorumluluk gibi insan güveninin merkezindeki boyutlar, modellerin içsel temsillerinde güçlü biçimde yansıtılıyor.
Güvenilir Yapay Zekâ Sistemleri İçin Çıkarımlar
Bulgular, modern LLM’lerin psikolojik olarak temellendirilmiş güven sinyallerini açık bir öğretim olmaksızın içselleştirdiğini gösteriyor. Bu durum, web ekosisteminde daha güvenilir, şeffaf ve inandırıcı yapay zekâ sistemlerinin tasarımı için sağlam bir temsil altyapısı sunuyor.
İlgili Kaynaklar
Kaynak: arxiv.org