大規模言語モデルのファインチューニングにおけるリスク測定：安全性の状況把握と新しい評価指標VISAGEの提案

Główne pojęcia

大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングは、安全性を損なう可能性があり、そのリスクを測定するための新しい指標VISAGEが提案されている。

Streszczenie

大規模言語モデルのファインチューニングにおけるリスク測定：安全性の状況把握と新しい評価指標VISAGEの提案

本稿は、大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングにおけるリスク測定に焦点を当て、安全性の状況把握と新しい評価指標VISAGEを提案する研究論文である。

LLMは、人間が設定した安全性のガイドラインを回避する可能性があり、悪意のあるファインチューニングによって安全性が損なわれる可能性があることが recent work で示されている。本研究では、LLMの安全性の状況を把握し、ファインチューニングのリスクを定量化するために、モデルの重みを様々な方向に摂動させて探索する「LLM安全ランドスケープ」という概念を導入する。

本研究では、LLaMA2、LLaMA3、Mistral、Vicunaの4つの一般的なオープンソースLLMの安全ランドスケープを分析する。各摂動モデルに対して、AdvBenchの「Harmful Behaviors」 split の最初の80個のプロンプト（Adv 80）を用いて評価を行い、安全性指標としてASR（攻撃成功率）を使用する。1Dおよび2Dの安全ランドスケープを可視化し、ファインチューニングにおける安全性の変化を分析する。

Kluczowe wnioski z

Navigating the Safety Landscape: Measuring Risks in Finetuning Large Language Models

by ShengYun Pen... o arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.17374.pdf

Głębsze pytania

LLMの安全性を向上させるために、安全性の盆地の幅や滑らかさを考慮した新しい評価指標はどのように設計できるだろうか？

安全性の盆地の幅と滑らかさを考慮した新しい評価指標は、LLMのファインチューニングに対する頑健性をより正確に評価するのに役立ちます。以下に、設計の考え方を示します。
1. 盆地の幅:

測定方法:

ランダムな方向ではなく、安全性が低下し始める方向を特定する手法を開発する。具体的には、勾配情報などを用いて、安全性を最も効率的に低下させる方向を探索する。
特定の方向に沿ってモデルの重みを摂動させ、安全性が大きく低下し始める地点までの距離を「安全性の限界」として測定する。複数の異なる方向に対して安全性の限界を測定し、その平均値を盆地の幅として評価する。

指標化:

安全性の限界の平均値が大きいほど、盆地の幅が広く、ファインチューニングに対して頑健性が高いことを示す指標とする。
2. 盆地の滑らかさ:

測定方法:

安全性の盆地内において、ランダムにサンプリングした複数の点における安全性の勾配を計算する。
勾配のばらつきや、急激な変化を示す値（例：勾配のノルム）を測定する。

指標化:

勾配のばらつきが小さく、急激な変化が少ないほど、盆地が滑らかであり、ファインチューニング中に安全性が安定していることを示す指標とする。
3. 総合的な指標:

上記の「盆地の幅」と「盆地の滑らかさ」を組み合わせることで、より包括的な安全性の評価指標を設計する。
例えば、幅と滑らかさの加重平均などを用いることができる。重みは、タスクや求められる安全性のレベルに応じて調整する。
これらの指標を用いることで、開発者はより安全なLLMを開発し、悪意のある攻撃からモデルを保護することができます。

悪意のあるユーザーが安全性の盆地を回避するような、より巧妙なファインチューニング攻撃を仕掛ける可能性はないだろうか？

はい、悪意のあるユーザーは、安全性の盆地を回避するような、より巧妙なファインチューニング攻撃を仕掛ける可能性があります。以下に、その可能性と対策を具体的例を交えて示します。
1. 攻撃の可能性:

敵対的な目的を持つデータ生成: 安全性の盆地の外側にモデルのパラメータを移動させるように設計された、より巧妙な敵対的サンプルを生成する。

例：安全性を担保するキーワードを意図的に含ませることで、安全性を評価するシステムを欺くようなデータセットを生成する。

勾配ベースの攻撃: ファインチューニング中に安全性の盆地から効率的に抜け出すように、モデルの勾配を操作する攻撃手法を用いる。

例：ファインチューニングの初期段階で、安全性を維持しながらも、特定の有害な方向へモデルを誘導するようなデータを用いる。

安全性の評価指標への攻撃: 安全性の評価指標自体に欠陥がある場合、その欠陥を突いたファインチューニング攻撃が行われる可能性がある。

例：評価指標が特定のキーワードの有無のみで判断している場合、そのキーワードを巧妙に回避した有害なテキストを生成する。
2. 対策:

敵対的訓練: 敵対的なサンプルを用いてモデルを訓練することで、よりロバストな安全性を確保する。
安全性の盆地の形状分析: 攻撃者が盆地の形状に関する情報を悪用することを防ぐため、盆地の形状を詳細に分析し、脆弱性を特定する。
多様な安全評価指標の導入: 単一の指標のみに依存するのではなく、複数の異なる指標を用いることで、攻撃に対するモデルの安全性をより包括的に評価する。
安全性の盆地を広げる: より安全性の高いモデルを事前に学習しておく、安全性を重視した正則化手法を導入するなど、安全性の盆地自体を広げるように設計する。
安全性の盆地は、LLMの安全性を向上させるための重要な概念ですが、攻撃者は常に新たな手法を開発してきます。そのため、継続的な研究開発と対策が必要です。

LLMの安全性と能力のトレードオフを最適化するために、安全性の盆地内での能力パフォーマンスを最大化するファインチューニング手法はどのように開発できるだろうか？

LLMの安全性と能力のトレードオフを最適化し、安全性の盆地内で能力パフォーマンスを最大化するには、ファインチューニング手法に工夫が必要です。以下に、具体的な手法を示します。
1. 安全性重視の目的関数:

制約付き最適化: ファインチューニングの目的関数に、安全性の制約条件を追加する。具体的には、「安全性のスコアが一定値以下を維持する」という制約のもとで、タスクパフォーマンスを最大化するように学習する。
多目的最適化: 安全性と能力をそれぞれ別の目的関数として設定し、両方のバランスをとりながら最適化する。パレート最適解探索などの手法を用いることで、安全性と能力のトレードオフ関係を可視化し、最適なバランスを持つモデルを選択することができる。
2. 安全性維持のための正則化:

安全性の盆地からの距離に基づく正則化: ファインチューニング中にモデルのパラメータが安全性の盆地から大きく逸脱しないように、正則化項を追加する。盆地の中心を安全なモデルとし、そこから現在のモデルパラメータまでの距離をペナルティとして目的関数に追加することで、安全性を維持しながらファインチューニングを行う。
敵対的摂動に対するロバスト性: ファインチューニングの際に、入力データに微小な摂動を加えた敵対的サンプルを生成し、それらに対しても安全性を維持するように学習する。これにより、安全性の盆地内でのロバスト性を高め、能力パフォーマンスの低下を抑えることができる。
3. 安全性と能力の分離学習:

多段階ファインチューニング: 最初に安全性のみに焦点を当ててファインチューニングを行い、安全性の盆地内での最適なパラメータを探索する。その後、得られたパラメータを初期値として、タスクパフォーマンスを最大化するようにファインチューニングを行う。
モジュール化: 安全性と能力をそれぞれ別のモジュールで学習し、それらを組み合わせることで、両方の特性を最大限に引き出す。例えば、安全性を専門とするモジュールを開発し、そのモジュールを既存のLLMに統合することで、安全性を損なうことなく能力を向上させる。
これらの手法を組み合わせることで、安全性を確保しながらも、高い能力を持つLLMを開発することが可能になります。しかし、安全性と能力のトレードオフは複雑な問題であり、最適なバランスはタスクやデータセットによって異なることに注意が必要です。