安全で信頼できる大規模言語モデルの構築: 特権命令の優先順位付けによる LLM の強化

Core Concepts

大規模言語モデルは、システムプロンプトと一般ユーザーからの入力を区別せず、低優先度の命令に従ってしまうことが脆弱性の根源となっている。命令階層を導入することで、高優先度の命令を確実に優先し、低優先度の命令を無視することができるようになる。

Abstract

本論文では、大規模言語モデル (LLM) の脆弱性の根源が、システムプロンプトと一般ユーザーからの入力を区別せずに扱っていることにあると指摘している。これにより、悪意のある入力によって本来の命令を上書きされてしまう問題が生じる。 そこで本論文では、命令階層を導入することを提案する。命令階層では、システムメッセージ、ユーザーメッセージ、ツール出力などの入力を優先度に応じて区別し、高優先度の命令を確実に優先して実行し、低優先度の命令を無視することができる。 具体的な実現方法として、以下の2つのアプローチを提案している: 文脈合成: 高優先度の命令と低優先度の命令を組み合わせた合成的な要求を生成し、モデルに正解出力を学習させる。これにより、高優先度の命令に従いつつ、低優先度の命令も適切に処理できるようになる。 文脈無視: 低優先度の命令が高優先度の命令と矛盾する場合、モデルにそれらの命令を無視するよう学習させる。これにより、悪意のある低優先度の命令を確実に無視できるようになる。 この命令階層化アプローチを適用したモデルは、プロンプトインジェクション攻撃やシステムプロンプト抽出攻撃などに対して大幅な耐性向上を示した。さらに、訓練時に扱っていないジェイルブレイクなどの攻撃に対しても、一般化性能が高いことが確認された。 一方で、低優先度の命令を完全に無視してしまうと、正当な低優先度の命令にも従えなくなる可能性がある。そのため、適切な拒否判断の境界線を見つけることが重要な課題として残されている。

Stats

命令階層化アプローチにより、プロンプトインジェクション攻撃に対する耐性が59.2%から89.6%に向上した。 システムプロンプト抽出攻撃に対する耐性が32.8%から79.2%に向上した。 ジェイルブレイク攻撃に対する耐性が37.4%から71.2%に向上した。

Quotes

"一つの主要な脆弱性は、LLMが通常、システムプロンプト(アプリケーション開発者からのテキスト)とユーザーからの入力を同等の優先度として扱っていることである。" "命令階層では、システムメッセージ、ユーザーメッセージ、ツール出力などの入力を優先度に応じて区別し、高優先度の命令を確実に優先して実行し、低優先度の命令を無視することができる。"

Key Insights Distilled From

The Instruction Hierarchy: Training LLMs to Prioritize Privileged Instructions

by Eric Wallace... at arxiv.org 04-23-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.13208.pdf

Deeper Inquiries

命令階層化アプローチを他のモダリティ(画像、音声など)にも拡張することは可能か?

命令階層化アプローチは、テキストに限らず、他のモダリティにも拡張することが可能です。例えば、画像や音声に対しても同様の優先度設定や命令の処理方法を適用することで、モデルが異なる形式のデータに対しても適切に命令を処理できるようになります。画像の場合、特定の部分に命令が埋め込まれている可能性がありますので、モデルはその部分を特定し、適切な優先度で処理することが重要です。音声の場合も同様で、音声データに含まれる命令を認識し、適切に処理することが求められます。このように、命令階層化アプローチは他のモダリティにも適用可能であり、複数の形式のデータに対しても安全かつ効果的な命令の処理を実現できます。

低優先度の命令を完全に無視せずに、状況に応じて適切に処理する方法はないか?

低優先度の命令を完全に無視するのではなく、状況に応じて適切に処理する方法として、条件付きの命令処理アプローチが考えられます。つまり、低優先度の命令が高優先度の命令と競合する場合、モデルはその命令を無視するのではなく、状況に応じて適切な対応を取るように訓練されます。例えば、低優先度の命令が高優先度の命令と一致する場合は従うが、競合する場合は無視するといった柔軟な処理が求められます。このような条件付きの命令処理アプローチを導入することで、モデルは適切な判断を行いながら、異なる優先度の命令を効果的に処理することが可能となります。

命令階層化アプローチは、人工知能の倫理的な課題にどのように貢献できるか?

命令階層化アプローチは、人工知能の倫理的な課題に対して重要な貢献をすることが期待されます。例えば、プロンプトの悪用や攻撃に対してモデルを保護することで、ユーザーのプライバシーやセキュリティを守ることができます。また、命令階層化アプローチによって、モデルが異なる優先度の命令を適切に処理する能力が向上し、誤った命令に従うリスクを軽減することができます。さらに、モデルが高いレベルの指示に従うことで、システム全体の安全性と信頼性を向上させることができます。このように、命令階層化アプローチは人工知能の倫理的な側面に焦点を当て、より安全で信頼性の高いAIシステムの構築に貢献します。