DarkBERT: 다크 웹의 비밀에 대해 훈련된 AI 모델

Google Bard, Microsoft의 Bing Chat 및 OpenAI의 ChatGPT의 인기에 대응하여 연구원들은 DarkBERT라는 다소 불길한 트위스트가 있는 새로운 AI 모델을 개발했습니다.

DarkBERT는 오픈 웹의 데이터를 사용하여 교육을 받은 ChatGPT 및 Google Bard를 구동하는 대규모 언어 모델(LLM)과 달리 순전히 다크 웹의 데이터를 사용하여 교육을 받았습니다. 예, 잘 읽었습니다. 해커, 사기꾼 및 기타 사기꾼의 데이터가 이 새로운 AI 모델을 교육하는 데 사용되었습니다.

다크웹 접속에 자주 사용되는 토르(Tor) 네트워크 정보를 활용해 한국의 한 학계가 다크버트(DarkBERT)를 만들고 그 방법을 설명하는 논문을 발표했다. 그들은 다크 웹을 크롤링하고 원시 데이터를 필터링한 다음 DarkBERT를 교육함으로써 다크 웹에서 데이터베이스를 구축할 수 있었습니다.

예기치 않게 DarkBERT는 가능성이 매우 희박한 소스의 데이터에 대한 교육을 받았음에도 불구하고 이미 다른 실질적인 언어 모델을 능가했습니다.

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다크버트 — 다크 웹을 크롤링하고 처리되지 않은 자료를 필터링한 다음 DarkBERT를 교육하여 거기에 데이터베이스를 만들 수 있었습니다.

DarkBERT: 언어 모델의 어두운 면

DarkBERT는 새로운 AI 모델이지만, 2019년 Facebook 연구원들이 수립한 AI 전략인 RoBERTa 아키텍처를 기반으로 합니다.

그것은 “자연어 처리를 사전 훈련하기 위해 강력하게 최적화된 방법(NLP) 시스템”은 Google이 2018년에 공개한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)를 기반으로 하는 Meta AI의 연구 논문에서 복제 시도에서 BERT의 효율성은 거대 검색 엔진을 공개한 결과 향상되었습니다. Facebook 연구원에 따르면 출처.

Facebook은 개선된 방법론의 결과로 GLUE(General Language Understanding Evaluation) NLP 벤치마크에서 최첨단 점수를 획득한 RoBERTa를 게시했습니다.

RoBERTa는 교육이 부족한 상태에서 처음 출시되었지만 지금은 남쪽한국인 DarkBERT에서 작업하는 학자들은 훨씬 더 많은 것을 할 수 있음을 보여주었습니다. 연구원들은 다크 웹에서 RoBERTa 데이터를 거의 공급하여 DarkBERT를 구축할 수 있었습니다. 16일 두 개의 데이터 세트(하나는 원시 데이터이고 다른 하나는 사전 처리됨)입니다.

다행히 연구원들은 다크버트 일반 대중이 사용할 수 있습니다. 그러나 Dexerto(새 탭에서 열림)는 학술적인 이유로 요청을 수락한다고 말합니다. 그러나 DarkBERT는 아마도 수사관과 법 집행 기관이 전체 다크 웹을 훨씬 더 잘 파악할 수 있게 해줄 것입니다.

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