LLM의 거절 반응 억제를 통한 공격적 프롬프트 생성

Kernkonzepte

LLM이 거절 반응을 억제하고 긍정적인 응답을 생성하도록 유도하는 DSN 공격 기법을 제안한다.

Zusammenfassung

이 논문은 LLM의 안전성 및 가치 정렬 문제를 다룹니다. LLM은 대부분 유해한 쿼리를 인식하고 거절하지만, 정교하게 설계된 프롬프트를 통해 공격자가 LLM을 조종하여 유해한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

이 논문에서는 DSN(Don't Say No) 공격 기법을 제안합니다. DSN은 LLM이 긍정적인 응답을 생성하도록 유도하고 동시에 거절 반응을 억제합니다. 이를 위해 Unlikelihood 손실 함수를 사용하여 거절 키워드 생성 확률을 최소화합니다.

또한 기존의 거절 키워드 매칭 평가 방식의 한계를 극복하기 위해 자연어 추론(NLI) 기반 평가와 외부 LLM 평가기를 활용한 앙상블 평가 파이프라인을 제안합니다. 실험 결과, DSN 공격이 기존 방식보다 효과적이며 앙상블 평가가 더 정확한 것으로 나타났습니다.

Statistiken

LLM은 대부분 유해한 쿼리를 인식하고 거절하지만, 정교하게 설계된 프롬프트를 통해 공격자가 LLM을 조종하여 유해한 콘텐츠를 생성할 수 있다.
DSN 공격은 LLM이 긍정적인 응답을 생성하도록 유도하고 동시에 거절 반응을 억제한다.
Unlikelihood 손실 함수를 사용하여 거절 키워드 생성 확률을 최소화한다.
앙상블 평가 파이프라인은 NLI 기반 평가와 외부 LLM 평가기를 활용하여 기존 방식보다 정확한 평가 결과를 제공한다.

Zitate

"LLM은 대부분 유해한 쿼리를 인식하고 거절하지만, 정교하게 설계된 프롬프트를 통해 공격자가 LLM을 조종하여 유해한 콘텐츠를 생성할 수 있다."
"DSN 공격은 LLM이 긍정적인 응답을 생성하도록 유도하고 동시에 거절 반응을 억제한다."
"Unlikelihood 손실 함수를 사용하여 거절 키워드 생성 확률을 최소화한다."

Wichtige Erkenntnisse aus

Don't Say No: Jailbreaking LLM by Suppressing Refusal

by Yukai Zhou,W... um arxiv.org 04-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.16369.pdf

Tiefere Fragen

LLM의 안전성 및 가치 정렬 문제를 해결하기 위해 어떤 다른 접근 방식이 있을까요

안전성 및 가치 정렬 문제를 해결하기 위한 다른 접근 방식으로는 모델 편집, 강화 학습을 통한 인간 피드백, 그리고 모델 세부 조정 등이 있습니다. 모델 편집은 모델의 출력을 조정하여 유해하거나 부적절한 응답을 방지하는 방법으로 사용됩니다. 강화 학습을 통한 인간 피드백은 모델이 유해한 쿼리에 대한 응답을 개선하도록 지도하는 방법으로 사용됩니다. 또한 모델 세부 조정은 모델의 특정 부분을 조정하여 원하는 결과를 얻도록 하는 방법으로 적용됩니다.

거절 반응 억제 외에 LLM의 유해한 출력을 방지하기 위한 다른 방법은 무엇이 있을까요

거절 반응 억제 외에 LLM의 유해한 출력을 방지하기 위한 다른 방법으로는 윤리적 규칙 및 가치 기반의 제어, 다양한 데이터 소스 및 다양성 증진, 그리고 외부 검증 및 감사가 있습니다. 윤리적 규칙 및 가치 기반의 제어는 모델이 윤리적인 가치를 준수하도록 지시하는 방법으로 사용됩니다. 다양한 데이터 소스 및 다양성 증진은 모델이 다양한 데이터를 학습하고 다양성을 증진하여 편향성을 줄이는 방법으로 적용됩니다. 외부 검증 및 감사는 모델의 출력을 외부 전문가들이 검토하고 확인하여 안전성을 보장하는 방법으로 사용됩니다.

LLM의 안전성 및 가치 정렬 문제가 해결되면 어떤 새로운 응용 분야가 등장할 수 있을까요

LLM의 안전성 및 가치 정렬 문제가 해결되면 의료 분야, 금융 분야, 법률 분야 등 다양한 산업 및 분야에서 새로운 응용 분야가 등장할 수 있습니다. 의료 분야에서는 LLM이 의학 정보를 정확하게 제공하고 질병 진단을 지원할 수 있을 것입니다. 금융 분야에서는 금융 거래 및 투자에 대한 조언을 제공하고, 법률 분야에서는 법률 문제에 대한 조언 및 문서 작성을 지원할 수 있을 것입니다. 이를 통해 LLM은 다양한 분야에서 인간의 의사 결정을 지원하고 혁신을 이끌 수 있을 것으로 기대됩니다.