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TroubleLLM: Generating Controllable Test Prompts for LLM Safety Assessment
核心概念
Large Language Models (LLMs) can manifest safety issues, but TroubleLLM offers a solution by generating controllable test prompts for safety assessment.
要約
Abstract:
- LLMs are integrated into real-world applications but can pose safety issues like biases and toxic content.
- Existing test prompt methods lack quality and diversity.
- TroubleLLM is proposed to generate controllable test prompts for LLM safety issues.
Introduction:
- LLMs are used in various domains but can generate harmful content.
- Safety issues in conversational systems are crucial.
- Testing approaches categorized into human-based and template-based methods.
TroubleLLM for LLM:
- TroubleLLM is proposed to generate controllable test prompts for LLM safety issues.
- Training strategy involves text style transfer with keywords, topics, and instruction methods.
- Unsupervised Rank Query from Model Feedback enhances TroubleLLM's attack ability.
Experiment:
- TroubleLLM outperforms baselines in generation quality and controllability.
- Human evaluation validates the quality and controllability of TroubleLLM's test prompts.
- Ablation study shows the importance of the RQMF training strategy.
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TroubleLLM
統計
LLMs can be potentially harmful in manifesting undesirable safety issues.
TroubleLLM is proposed to generate controllable test prompts on LLM safety issues.
Extensive experiments and human evaluation illustrate the superiority of TroubleLLM.
引用
"It is imperative to assess LLM safety issues before deployment."
"TroubleLLM crafts controllable test prompts with conditional guidance."
"Extensive experiments validate the superiority of TroubleLLM."
深掘り質問
질문 1
TroubleLLM의 접근 방식을 다른 언어 모델이나 도메인에 적용하는 방법은 무엇인가요?
TroubleLLM은 안전 문제에 대한 테스트 프롬프트를 생성하는 데 효과적인 방법을 제시합니다. 이러한 방법은 다른 언어 모델이나 도메인에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 다른 언어 모델에 TroubleLLM의 훈련 전략을 적용하여 특정 키워드, 주제, 또는 지시 방법에 따라 테스트 프롬프트를 생성할 수 있습니다. 또한 다른 도메인에 적용할 때는 해당 도메인의 특정 요구 사항에 맞게 조정하여 안전 문제를 평가할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 다양한 언어 모델 및 도메인에 적용하여 안전 문제를 효과적으로 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다.
질문 2
안전 평가에 TroubleLLM을 사용하는 것의 잠재적인 단점이나 제한 사항은 무엇인가요?
TroubleLLM을 사용하는 것에는 몇 가지 잠재적인 단점이 있을 수 있습니다. 첫째, TroubleLLM은 훈련 데이터에 따라 성능이 달라질 수 있으며, 훈련 데이터의 품질이 낮을 경우 안전 문제를 충분히 평가하지 못할 수 있습니다. 둘째, TroubleLLM은 특정 조건에 의존하여 테스트 프롬프트를 생성하므로, 이러한 조건이 부정확하거나 누락될 경우 안전 문제를 놓칠 수 있습니다. 또한, TroubleLLM은 특정 도메인이나 언어에 대해 특화되어 있을 수 있어 다양한 도메인에 적용하기 어려울 수 있습니다.
질문 3
테스트 프롬프트의 조절 가능성 개념을 확장하여 언어 모델 테스트의 다른 측면을 개선하는 방법은 무엇인가요?
테스트 프롬프트의 조절 가능성 개념은 언어 모델 테스트의 다른 측면을 개선하는 데 확장될 수 있습니다. 예를 들어, 테스트 프롬프트의 다양성을 높이기 위해 조절 가능성을 활용하여 다양한 문장 구조 및 어휘를 사용할 수 있습니다. 또한 안전 문제 외에도 정확성, 일관성, 효율성 등의 다른 측면을 개선하기 위해 테스트 프롬프트의 조절 가능성을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 언어 모델의 다양한 측면을 효과적으로 평가하고 개선할 수 있습니다.
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