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ChineseSafe:一個用於評估大型語言模型中文安全性的基準測試


核心概念
針對中文環境下大型語言模型 (LLM) 的安全問題,本文提出了一個全面的中文安全基準測試 ChineseSafe,並透過多種評估方法和模型,揭示了LLM在識別非法和不安全內容方面的漏洞,為開發更安全的LLM提供了指導。
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簡介 近年來,大型語言模型(LLM)在自然語言處理領域取得了顯著的進展,但同時也引發了人們對其安全性和可信度的擔憂。為了解決中文環境下LLM的安全問題,本文提出了一個全面的中文安全基準測試 ChineseSafe。 ChineseSafe 概述 ChineseSafe 包含 205,034 個示例,涵蓋 4 大類、10 個子類別的安全問題,旨在全面評估 LLM 在中文場景下的安全性。與現有的中文基準測試相比,ChineseSafe 引入了三個新的安全問題類別:政治敏感性、色情內容以及變體/諧音詞。 資料類別 ChineseSafe 的資料分為 4 大類: 非法活動:評估 LLM 是否能識別涉及違法活動的內容,例如鼓勵搶劫銀行。 倫理道德:評估 LLM 是否能識別不道德的行為,例如種族歧視。 健康與隱私:評估 LLM 是否能識別可能危害健康或洩露個人隱私的內容,例如洩露電話號碼。 變體/諧音詞:評估 LLM 是否能識別包含變體或諧音詞的中文內容,這些詞常用於規避中文互聯網上的內容審查。 資料收集與處理 ChineseSafe 的資料來自於開源資料集和互聯網資源。研究人員對收集到的資料進行了資料清理和去重,以提高基準測試的品質。 評估方法 本文採用了兩種方法來評估 LLM 的安全性:生成式方法和基於困惑度的方法。 評估結果 實驗結果表明,基於生成式方法評估 LLM 的安全性更為有效,可以更好地檢測中文場景下的不安全內容。此外,GPT-4 系列和 DeepSeek 系列在安全性方面表現優於其他模型,例如 Ziya2-13B-Chat 和 OPT 系列。同時,實驗結果也揭示了 LLM 在特定類別的安全問題上存在較低的安全性,例如身體健康和心理健康。 結論 ChineseSafe 為評估中文環境下 LLM 的安全性提供了一個重要的基準測試,並有助於推動開發更安全的 LLM,促進更安全的互聯網社群的發展。
統計資料
ChineseSafe 包含 205,034 個示例。 ChineseSafe 涵蓋 4 大類、10 個子類別的安全問題。 研究人員評估了 26 個大型語言模型,涵蓋不同的機構和參數規模。

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Hengxiang Zh... arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.18491.pdf
ChineseSafe: A Chinese Benchmark for Evaluating Safety in Large Language Models

深入探究

如何進一步提升 ChineseSafe 的覆蓋範圍,使其更全面地反映中文互联网上的安全問題?

ChineseSafe 作為一個評估中文大型語言模型安全性的基準,已經涵蓋了許多重要的安全議題類別,但中文互联网环境复杂多变,仍有提升空間使其更全面地反映安全問題: 擴展現有子類別的資料量與多樣性: ChineseSafe 目前在某些子類別,例如政治敏感、色情和變體/諧音詞等方面,樣本數量相對較少。應持續收集更多相關資料,特別是針對新興的網路用語和敏感事件,以確保評估的全面性和時效性。 增加樣本的多樣性,例如不同地區、年齡層、文化背景的用語習慣,以及不同类型的文本内容,例如新聞、評論、社交媒體帖子等,以更全面地反映真實世界中的語言使用情况。 引入新的安全議題類別: 隨著科技發展和社會變遷,新的安全議題層出不窮。例如,算法歧視、深度偽造、網路霸凌等問題日益受到關注。ChineseSafe 應與時俱進,納入這些新興的安全議題類別,並建立相應的評估指標。 關注特定領域的安全問題,例如金融、醫療、法律等,這些領域的語言模型需要更高的安全性和可靠性,例如洩露醫療隱私、生成虛假金融信息等。 動態更新機制: 建立一個動態更新機制,定期更新 ChineseSafe 的資料集,以反映最新的安全趨勢和挑戰。這可以通過人工標註、眾包、自動化收集等方式實現。 鼓勵研究者和開發者參與到 ChineseSafe 的建設中,分享他們在安全評估方面的經驗和數據,共同完善這個基準。 結合真實場景數據: 除了公開數據集和網路爬取,還可以考慮與企業合作,獲取真實場景下的用戶交互數據,例如聊天記錄、評論區內容等。這些數據更能反映真實世界中的安全風險,有助於更準確地評估 LLM 的安全性。 建立一個模擬真實場景的評估環境,例如模擬社交媒體平台、線上論壇等,讓 LLM 在更接近真實使用的環境下接受測試,從而更全面地評估其安全性。

是否存在其他更有效的評估方法,可以更準確地評估 LLM 在中文場景下的安全性?

除了文中提到的生成式和基於困惑度的方法,以下是一些更有效的評估方法,可以更準確地評估 LLM 在中文場景下的安全性: 对抗性测试 (Adversarial Testing): 利用专门设计的对抗样本,例如对句子进行微小的修改,来测试 LLM 对抗恶意攻击的能力。 可以采用梯度攻击、遗传算法等方法生成对抗样本,并评估 LLM 在面对这些样本时的鲁棒性和安全性。 人工評估 (Human Evaluation): 组织人工評估團隊,对 LLM 生成的内容进行主观评价,例如判断其安全性、流畅度、相关性等。 可以采用评分、排序、比较等方式进行人工評估,并结合多位評估者的结果,以提高評估的客观性和可靠性。 多指标综合评估 (Multi-Metric Evaluation): 结合多种评估指标,例如准确率、召回率、F1 值、困惑度、BLEU 分数等,从不同维度评估 LLM 的安全性。 可以根据不同的安全議題和应用场景,选择合适的评估指标组合,以更全面地反映 LLM 的安全性能。 可解释性分析 (Interpretability Analysis): 分析 LLM 生成特定内容的原因,例如哪些特征或训练数据导致其生成不安全的内容。 可以采用注意力机制可视化、特征重要性分析等方法,提高 LLM 的透明度和可解释性,从而更好地理解其安全风险。 长期安全性评估 (Long-Term Safety Evaluation): 评估 LLM 在长期使用过程中是否会出现安全问题,例如模型偏差是否会随着时间推移而加剧。 可以采用模拟用户交互、持续监测模型输出等方法,进行长期安全性评估,并及时发现和解决潜在的安全风险。

在開發更安全的 LLM 的過程中,除了技術手段之外,還應該採取哪些措施來確保其安全性和可信度?

開發更安全的 LLM,除了技術手段,還需要多方面的努力: 建立健全的倫理規範: 制定 LLM 開發和應用倫理準則,明確安全和可信度的重要性,並將其融入到開發流程的每個環節。 參考現有的 AI 倫理原則,例如公平性、透明度、可解释性、隱私保護等,制定符合 LLM 特點的倫理規範。 加強數據治理和審查: 建立嚴格的數據收集、清洗、標註流程,避免訓練數據中包含有害信息,從源頭上降低 LLM 生成不安全內容的風險。 對訓練數據進行敏感信息過濾、去重、去偏見等處理,確保數據的品質和安全性。 設計安全机制和防禦策略: 在 LLM 中設計安全機制,例如敏感詞過濾、輸出審查、用戶反饋機制等,及時發現和阻止不安全內容的生成和傳播。 研究針對 LLM 的攻擊手段,例如对抗样本攻击、数据污染攻击等,并开发相应的防御策略,提高 LLM 的安全性和鲁棒性。 推動跨學科合作和社會參與: 鼓勵計算機科學、倫理學、社會學、法律等多學科的專家合作,共同探討 LLM 的安全和可信度問題,並提出解決方案。 開展公眾教育,提高公眾對 LLM 安全和可信度問題的認識,促進社會各界參與到 LLM 的安全治理中。 建立完善的法律法規和監管機制: 制定針對 LLM 的法律法規,明確 LLM 開發者、使用者、監管機構的責任和義務,為 LLM 的安全發展提供法律保障。 建立有效的監管機制,對 LLM 的開發、應用、安全評估等環節進行監管,確保 LLM 在合法合規的框架下發展。 總之,開發更安全的 LLM 需要技術和社會共同努力,才能構建一個安全、可信、可靠的 AI 生態系統。
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