Automatisierte Erkennung und Optimierung von Sicherheitsrisiken in Großen Sprachmodellen durch ein spieltheoretisches Rahmenwerk

Centrala begrepp

Ein spieltheoretisches Rahmenwerk zur automatischen Erkennung und Optimierung von Sicherheitsrisiken in Großen Sprachmodellen durch einen interaktiven Prozess zwischen Rot-Team-Sprachmodellen und Blau-Team-Sprachmodellen.

Sammanfattning

Dieser Artikel präsentiert ein spieltheoretisches Rahmenwerk namens "Red Teaming Game" (RTG) zur Analyse und Optimierung der Sicherheit von Großen Sprachmodellen (LLMs). RTG modelliert den mehrgliedrigen Dialog zwischen Rot-Team-Sprachmodellen (RLMs) und Blau-Team-Sprachmodellen (BLMs) als ein adversarisches Teamspiel.

Im ersten Teil des Rahmenwerks wird die Erzeugung einzelner Sätze als Markov-Entscheidungsprozess (MDP) für Tokengeneration modelliert, um die Tokengeneration von RLMs und BLMs zu optimieren. Im zweiten Teil wird der mehrgliedrige Dialog zwischen RLMs und BLMs als ein extensionsbasiertes adversarisches Teamspiel modelliert, um die Auszahlungen von RLMs und BLMs während des Dialogs zu maximieren.

Um RTG zu lösen, schlagen die Autoren den "Gamified Red Teaming Solver" (GRTS) vor, der auf Methoden der Doppelten Orakel und der PSRO-Familie basiert. GRTS führt eine iterative Berechnung des Nash-Gleichgewichts durch und ermöglicht so eine automatisierte und interaktive Optimierung der Sicherheit von LLMs.

Die Experimente zeigen, dass GRTS in der Lage ist, autonom diverse Angriffsstrategien in mehrgliedrigen Dialogen zu entdecken und gleichzeitig die Sicherheit von BLMs zu verbessern und die Aggressivität von RLMs zu erhöhen. Darüber hinaus reduziert der mehrgliedrige Angriff-Verteidigungs-Prozess den Ausrichtungsaufwand von BLMs und verbessert deren Perplexität.

Statistik

Die Entwicklung von Großen Sprachmodellen hat zu erheblichen ethischen und Sicherheitsbedenken geführt, da diese Modelle unerwünschte Inhalte wie Pornografie, Gewalt, Rassendiskriminierung und andere schädliche Voreingenommenheiten generieren können.
Bestehende Ansätze zur Erkennung toxischer Inhalte in Sprachmodellen verlassen sich hauptsächlich auf heuristische Gestaltung von Angriffsaufforderungen durch manuelle Annotation, was die Erkundung von Sicherheitsrisiken einschränkt.
Das vorgestellte spieltheoretische Rahmenwerk RTG modelliert den mehrgliedrigen Dialog zwischen RLMs und BLMs, um eine automatisierte und interaktive Optimierung der Sicherheit von LLMs zu ermöglichen.

Citat

"Große einsetzbare Sprachmodelle müssen dem Kriterium der Nützlichkeit und Harmlosigkeit entsprechen, um so die Konsistenz zwischen den Ausgaben der Sprachmodelle und den menschlichen Werten zu erreichen."
"Bestehende Arbeiten verlassen sich allein auf manuelle Rot-Team-Entwürfe und heuristische Angriffsaufforderungen zur Erkennung von Schwachstellen und Optimierung, was die Erkundung diverser Angriffsstrategien innerhalb quantifizierbarer Maße und Optimierung von Sprachmodellen unter Konvergenzgarantien einschränkt."

Viktiga insikter från

Red Teaming Game

by Chengdong Ma... på arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.00322.pdf

Djupare frågor

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