Khái niệm cốt lõi
LLMは情報ハザードを他のリスクよりも少なく危険と見なしており、セキュリティ上の懸念が強調されています。
Tóm tắt
この論文は、大規模言語モデル(LLMs)におけるリスク評価に焦点を当て、Anthropic Red-teamデータセットを使用して、情報ハザード、悪用、差別/憎悪コンテンツなどの主要なリスクカテゴリーを分析しました。研究結果は、LLMsが情報ハザードを他のリスクよりも少なく危険と見なしていることを示しました。さらに、ジェイルブレイキング攻撃に対するLLMsの脆弱性が強調されました。
目次:
- 導入
- TransformerやGPT-2、GPT-3の進化について
- 関連研究
- データセット解析
- Anthropic Red-teamデータセットとDo-not-Answerデータセットについて詳細解説あり
- 研究質問1: LLMリスクカテゴリーごとの有害性比較結果
- 研究質問2: アクションカテゴリー分析結果 across LLMs
- 研究質問3: JailBreaking効果分析結果 across LLMs
- 結論・限界・倫理声明
Thống kê
LLMs tend to consider Information Hazards less harmful.
Anthropic Red-team dataset contains 38,961 red team attacks.
Do-not-Answer dataset includes 939 prompts for evaluating LLM safety performance.
Trích dẫn
"RLHF favors the development of models that internalize human values via feedback."
"Information Hazards are considered less harmful compared to Malicious Uses and Discrimination/Hateful."