ವೈಬ್ಸ್‌ಗಳ ಪರಿಶೀಲನೆ: ನಕಲಿ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಸ್, LLM‌ಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ಭದ್ರತಾ ಅಪಾಯವೇ?

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕೋಡ್‌ಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆ ಅಪೂರ್ವ تبدیلیಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು, ಅಥವಾ LLM, ಆಕರ್ಷಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಅದಲ್ಲದೆ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ದುರ್ಬಲತೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ. *ಅವನೇಕ ಮನಸ್ಸು ಹುಟ್ಟುವ ಭಯಾನ್: ಸುಳ್ಳು ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು.* ಈ ಅಪಾಯವು ಕೋಡ್‌ನ ಅಖಂಡತೆಗೆ ತೀವ್ರ ಧಮ್ಮಾರನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ, ಪರಿಣಾಮಗಳು ಭದ್ರತೆಯು ಗಂಭೀರವಾಗಿರಬಹುದು. *LLMಗಳ ಸಲಹೆಗಳ ತಪ್ಪು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ* ದೋಷಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದರಿಂದ ಆಪ್‌ಗಳ ನಂಬಿಕೆ ಕುಗ್ಗಬಹುದು. ಇದೇ ತನ್ನ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಮುರಿಯದೆ ಉಳಿಸಲು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಎಚ್ಚಿತವಾಗಿ ಇರುತ್ತದೆ.

ಬೃಹತ್ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ LLM ಎಂಬ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಹೆಸರುಗಳಿಂದ ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತವೆ, ಡೆವೆಲಪರ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಕಷ್ಟ ಮತ್ತು ಆಶಾಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ. USTAನ ಜೋ ಸ್ಪ್ರಾಕ್ಲೆನ್ ಮತ್ತು ಅವನ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ನಡೆಸಿದ ಹೊಸವಾದ ಸಂಶೋಧನವು ಒಂದೊಂದು ದುರ್ಬಲತೆ ಹೊರತಪ್ಪಿಸಿದೆ: ಭಾವ ಕೋಡಿಂಗ್ ಎಂಬ ಪದ್ಧತಿ. ಈ ವಿಧಾನವು LLMಗಳು “ಹಲೂಸಿನೇಶನ್‌ಗಳು” ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗುವ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸ್ವಭೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರವರ್ತನದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಇದೆ, ಇದು ತಪ್ಪಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹಿನ್ನೆಲೆಯಾಗಿ ಹೊಂದಿದೆ.

LLMಗಳ ಹಲೂಸಿನೇಶನ್‌ಗಳು

LLMನ ಯಾವುದೇ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತಿಳಿದಂತೆ, ಅದು ತಪ್ಪಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಲ್ಲದು. ಈ ಘಟನೆಯು, ಅಧಿಕವೂ ಗಿಬೆರ್‌ಷ್ ಎಂದು ಹೆಸರಿಸಲಾಗುತ್ತದ, ಉತ್ಪಾದಿತ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಕಾಣಬಹುದು. ಪರಿಣಾಮಗಳು ಹಾನಿಕಾರಕವಾಗಿವೆ, ಸಿಂಪಲ್ ವಾಕ್ಯ ಲಂಗಂದೆಗಳು ಮುಟ್ಟುವ ಹಾಗೆ ನಡೆಯುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ಮುಖ್ಯ ಭದ್ರತಾ ಅಾದ್ಯಾಂತಗಳನ್ನು ತರುವ ಸಂಭವವಿದೆ. npm ಅಥವಾ Node.js ಹಾಗು PiPy ಅಥವಾ Python ಮುಂತಾದ ಪ್ಯಾಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಪರಿಸರಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹಕ್ಕಿಂಗ್‌ಗಳಿಗೆ ಒಳಪಡುತ್ತವೆ. ತಪ್ಪಾಗಿ ಉಂಟಾದ ಕೋಡ್ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಹಕ್ಕರ್‌ಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

LLMಗಳ ದುರ್ಬಲತೆಗಳನ್ನು ದುರ್ಬಲಗೆ ಅನುಮಾನಿಸುವುದು

ಶೋಧಕರಾದವರು ಕೌಶಲ್ಯವಂತಾದ ಹಕ್ಕರ್‌ವು ಈ ಸುಳ್ಳು ಪ್ಯಾಕ್‌ಗಳು ಅನ್ನು ಬೆಳೆಯುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಹಚ್ಚಿದ್ದಾರೆ. ಹಕ್ಕಿಂಗ್‌ವು LLMಗಳು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಿರುವ ದೋಷಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ದುರ್ಬಲ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು. ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಭವನೀಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರುತ್ತದೆ. CodeLlama ಮಾದರಿ ತೀವ್ರ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಯಿತು, ಆದರೆ ChatGPT-4 ಮುಂತಾದ ಇತರ ಮಾದರಿಗಳು ಸುಳ್ಳು ಪ್ಯಾಕ್‌ಗಳನ್ನು 5% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.

ತಡೆದ ಒಯ್ಯುವ ನಿಟ್ಟುಗಾರಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು

ಶೋಧಕರು ಆ ದುರ್ಬಲತೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವ ನಿಟ್ಟುಗಾರಿಕೆಯ ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನ ನೀಡಿದ್ದಾರೆ. ಒಂದು ವಿಧಾನವು ಹಾಲು ಹೊಳೆಯುವ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಉದ್ದೇಶದೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು, ಆದರೆ ಈ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವು ನಿರಂತರ ನಿಗಾ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. LLM ಬಳಸುವಾಗ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯ. ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ನಿಭಂಧನೆಗಳನ್ನು ತೋಟಕ್ಕೆ ಒಳಪಡಿಸುವ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧತೆಗೆ ಡೆವೆಲಪರ್‌ಗ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಆದ್ಯತೆಗೊಳಿಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಇದೆ.

ಡೆವೆಲಪರ್ ಸಮುದಾಯಕ್ಕೆ ಪರಿಣಾಮಗಳು

ಭಾವ ಕೋಡಿಂಗ್ ಕುರಿತು ಚರ್ಚೆಗಳು ಡೆವೆಲಪರ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಚಾಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿವೆ, ಕೆಲವರು LLMಗಳನ್ನು ಅಮೂಲ್ಯ ಸಾಧನಗಳೆಂದು ತೋರುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಇತರೆ ಅವರು ಇವುಗಳನ್ನು “ವಾಹನದ ಬೇಸಿಗೆ” ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಭದ್ರತೆಯ ಮೇಲೆ ಉಂಟಾಗುವ ಆತಂಕಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಮುಂದಿನ ಕಾಲದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದು. ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಆಯಾಮವನ್ನು ಸೇರುವಂತಾಗಲಿದೆ.

ಭವಿಷ್ಯದ ಮೇಲೆ ಒಂದು ದೃಷ್ಟಿ

LLMಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಬಂದಿದೆ ಸುಳ್ಳು ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಲ್ಲ ಮನದಟ್ಟಿಸುವ ಅನೇಕ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಚಿಂತಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಸೇರಿದಂತೆ, ಭದ್ರತಾ ಕ್ರಮಗಳು ಮತ್ತೇ ಉತ್ತಮವಾಗಬೇಕು. ಕೋಡ್ ನಮೂನೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯ ಮಾಡುವ ಸಲುವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬೇಕು. ಸ್ಥಿರ ಭಾಷೆಗಳ ಮೂಡಿಸುವ ಹೊಸ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಈ人工智能ಗಳು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಪ್ರಪಂಚಾದಾರಿಕ ಸುಳ್ಳುಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಸಹಾಯ ನೀಡಲು ಅನುಕೂಲವಾಗಲಿವೆ.

LLMಗಳಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸಿತ ಮತ್ತು ರಚನೆಯ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಅಗತ್ಯವು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಿದೆ. ಈಗ ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ತೀರ್ಮಾನಗಳು ಭವಿಷ್ಯದೊಳಗಿನ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಸರಬರಾಜು ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿನ ಭದ್ರತಾ ವಿಷಯವನ್ನು ಶಾಶ್ವತಿಯಾಗಿ ತಮ್ಮ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ. ಶೋಧಕರಾದವರು ಈ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಮುನಿಸು ಹೊತ್ತಿದ ನಿರ್ಮಾಣಗಳು ನಡೆದಾಗ ತೀವ್ರವಾಗಿ ಗಮನವಿಟ್ಟು ಅವರ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಮೋೕಹವನ್ನು ಬೇಟಿ ಸಾಧಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾರೆ.

ವಿಸ್ತಾರವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ AI ಸೆಂಬಳಿಂದ ಸಹಾಯಕ ಕೋಡ್ ಸಲಹೆಗಳ ಪ್ರಮಾಣವು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಸರಬರಾಜು ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿನ ಭದ್ರತೆಯ ಮೇಲೆ ಎಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು, ನಿರಂತರವಾಗಿ, ಸೇರುವ ಶ್ರೇಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಸದಸ್ಯರ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯು ಉತ್ತೇಜನ ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ವೀವ್‌ಗಳ ಪರಿಶೋಧನೆಯ ಉಲ್ಲೇಖಾದಿದ್ದಾರೆ: ಸುಳ್ಳು ಪ್ಯಾಕ್‌ಗಳು, LLMಗೆ ಹೊಸ ಭದ್ರತಾ ಅಪಾಯವೇ?

“ಭಾವ ಕೋಡಿಂಗ್” ಎಂದರೆ ಏನು ಮತ್ತು ಇದು LLMಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತದೆ?
“ಭಾವ ಕೋಡಿಂಗ್” LLMಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ತೀರಾ ನಿರ್ಧಾರವಾದ ಅಂಶ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ. ಇದು ಕಡಿಮೆ ಬಂಕುಗಳಿಂದ ಹಕ್ಕರ್‌ಗಳ ಸಂಕಲ್ಪಕ್ಕೆ ತಲುಪಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ LLMಗಳು ತಕ್ಷಣವೂ ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದಾದ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅಭಿವೃದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿಜದಲ್ಲಿ ವಿಷಯವಿಲ್ಲದ ಊಹಿಸುತ್ತವೆ.

ಸುಳ್ಳು ಪ್ಯಾಕ್‌ಗಳು LLMವನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ ಏಕೆ ಉತ್ತಮ ಭದ್ರತಾ ಅಪಾಯವೇ?
LLMಗಳಿಂದ ಉತ್ಪಾದಿತ ಸುಳ್ಳು ಪ್ಯಾಕ್‌ಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವ ಹಲ್ಲೆಗಾರರು ತಮ್ಮ ತಮ್ಮ ಕಾಯಕ ನೀಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಸುಳ್ಳು ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಮಾಸ್ತರ್‌ಗಳಿಗೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ವಾಯುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸಾಗಿಸುತ್ತವೆ.

ಏನು ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ನಾನು LLM ಉತ್ಪಾದಿತ ಸುಳ್ಳು ಪ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು?
ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳ ಹೆಸರನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು, ಪುಟವನ್ನು எண்ணುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ಪ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಇದು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಸುಳ್ಳು ಪ್ಯಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ಯಾಕ್ ಜೊತೆಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಧನಗಳ ಅನುಕೂಲವೂ ಸಹ ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.

ಸುಳ್ಳು ಪ್ಯಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಯಾವ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಬರುವುದೇ?
ನಂಬಿಕೆಗೊಳಿಸಿದ ಪ್ಯಾಕ್‌ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು, LLMಗಳಿಂದ ಉತ್ಪಾದಿತ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಮುಡಣಗಳಲ್ಲಿದ್ದುಕೊಂಡು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನಿಖರವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮಾಹಿತಿ ಬರೆದಾಗ, ಸುಳ್ಳುಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಸಾಧ್ಯವಾಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಕೆಲವು LLM ಮಾದರಿಯು ಹೆಚ್ಚು ಸುಳ್ಳು ಪ್ಯಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದೇ?
ಶೋಧನೆಗಳು ತೋರುವಂತೆ, ಕೆಲವು ಆವೃತ್ತಿಗಳು, CodeLlama ಮೊದಲಾಗಿ, ಬಹಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸುಳ್ಳು ಪ್ಯಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ಆದರೆ ChatGPT-4 ಮುಂತಾದ ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾದ ಮಾದರಿಗಳು 5% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸುಳ್ಳು ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಗೌರವಿಸುವ ಸಂದೇಶಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಇದ್ದುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.

ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಸುಳ್ಳು ಪ್ಯಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಕೆ ಮಾಡಿದಾಗ ಏನು ಪರಿಣಾಮಗಳು ಆಗುತ್ತವೆ?
ಪರಿಣಾಮಗಳು ಕೋಡ್‌‌ನಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳು, ಭದ್ರತಾ ವಾಯು ಉಂಟು ಮಾಡುವ ಭೀತಿ ಅಥವಾ ಅಪಾಯ ಭೇದಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಇದು ಡೇಟಾ ಕಳೆದುಹೋಗುವ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.

ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ LLMಗಳ ಮೂಲಕ ಉತ್ಪಾದಿತ ಸುಳ್ಳು ಪ್ಯಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಡೆಹಿಡಿಯಬಹುದೇ?
ಸುಳ್ಳು ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕೊಲ್ಲುವುದು ಸೌಖ್ಯ, ಉತ್ತಮ ಕೋಡ್ ನಾನಾ ಲಂಬವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥಾ ಧಾರೆಯಿರುವ ಶ್ರೇಷ್ಟ ಸಾಧನೆಯ ಮೇಲೆ ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುತ್ತವೆ.

ವಿಕಾಸಕರಾದವರು LLMಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲುವನ್ನು ಹೇಗೆ ತೋರುತ್ತದೆ?
ಸೈಬರ್ ಭದ್ರತೆ ಕುರಿತು ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ನಿರ್ಮಿತ ಸುರಕ್ಷಿತ ಕೋಡ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಇವುಗಳನ್ನು ಕೊಡುವ ಶ್ರಮ ಕೊಡಲು ಮೂಲಕ, ಡೆವೆಲಪರ್‌ಗಳ ಸೌಖ್ಯವನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಅವರು ಪ್ರಗತಿಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಸಚಿವರುಗಳ ಸಂಬಂಧಪಟ್ಟರೆ ಪರಿವೀಕ್ಷಿಸಲು.