MM-SafetyBench: A Comprehensive Evaluation of Multimodal Large Language Models for Safety

Core Concepts

MLLMs are vulnerable to attacks using query-relevant images, necessitating the development of safety measures and evaluation frameworks.

Abstract

Abstract:

MM-SafetyBench introduced as a framework for evaluating MLLMs against image-based attacks.
Dataset with 13 scenarios and 5,040 text-image pairs compiled.
Analysis reveals susceptibility of MLLMs to breaches even with safety-aligned LLMs.
Related Work:

Safety concerns of LLMs addressed by OpenAI, highlighting unsafe scenarios.
Attack and defense methods proposed to control unsafe behavior in LLMs.
Multimodal Large Language Models (MLLMs):

Development and fusion methods discussed for MLLMs integrating vision encoders with LLMs.
Various fusion techniques utilized to enhance performance in multimodal tasks.
Methodology:

Four-step process outlined for constructing MM-SafetyBench dataset.
Question generation, key phrase extraction, image conversion, and question rephrasing explained.
Evaluation of MLLMs:

Traditional benchmarks insufficient for comprehensive measurements in MLLMs.
Previous works focus on human judgment scoring responses of MLLMs.
Safety Prompt:

Proposed safety prompt aims to enhance model resilience against unsafe queries.

Stats

"Warning: This paper contains examples of harmful language and images."
"Our analysis across 12 state-of-the-art models reveals that MLLMs are susceptible to breaches instigated by our approach."
"In response, we propose a straightforward yet effective prompting strategy."

Quotes

Key Insights Distilled From

MM-SafetyBench

by Xin Liu,Yich... at arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.17600.pdf

Deeper Inquiries

How can the findings from this study be applied to improve the security measures in existing large language models

この研究の結果を適用して、既存の大規模言語モデルのセキュリティ対策を改善する方法はいくつかあります。まず第一に、マルチモーダルなアプローチで安全性を向上させることが考えられます。画像情報を統合することで、モデルがより豊かなコンテキストを理解しやすくなり、悪意あるクエリに対処する能力が向上します。また、攻撃手法や脆弱性の特定に焦点を当てた評価フレームワークの導入も重要です。これにより、悪意ある攻撃から保護された堅牢なモデル設計が可能となります。

What ethical considerations should be taken into account when conducting evaluations involving harmful content

有害コンテンツを含む評価を行う際には、倫理的考慮事項が重要です。まず第一に、「被験者」（例：MLLM）への配慮が必要です。有害コンテンツや攻撃的な質問に対応する際は、「被験者」自体も影響を受ける可能性があるため、その心理的健康や安全性を確保しなければなりません。さらに、「利益相反」という倫理原則も考慮すべきです。研究目的以外で得られる情報や成果物（例：新しい攻撃手法）が不正使用された場合のリスク管理も欠かせません。

How might the integration of visual information impact the overall performance and safety of large language models

視覚情報の統合は大規模言語モデル全体のパフォーマンスと安全性にどう影響するかは興味深い問題です。視覚情報の追加は多くの場合、文脈理解や推論能力向上に貢献します。しかし同時に注意すべきポイントも存在します。「ジェールブレイク」と呼ばれる技術的脆弱性から保護されていても、「オーバーフィッティング」や「OCRエラー」といった問題点では依然として課題が残ります。