論文の概要: XSTest: A Test Suite for Identifying Exaggerated Safety Behaviours in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01263v1
• Date: Wed, 2 Aug 2023 16:30:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-03 12:11:04.994087
• Title: XSTest: A Test Suite for Identifying Exaggerated Safety Behaviours in Large Language Models
• Title（参考訳）: XSTest:大規模言語モデルにおける過大な安全行動を特定するテストスイート
• Authors: Paul R\"ottger, Hannah Rose Kirk, Bertie Vidgen, Giuseppe Attanasio, Federico Bianchi, Dirk Hovy
• Abstract要約: 我々は、eXaggerated Safetyの振る舞いを特定するために、XSTestと呼ばれる新しいテストスイートを紹介した。 現在の形式では、XSTestは10のプロンプトタイプにわたる200の安全なプロンプトで構成されている。 我々は、XSTestの作成と構成を説明し、最近リリースされた最先端の言語モデルで、テストスイートを使用して、システマティックな障害モードをハイライトする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.704751512946938
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Without proper safeguards, large language models will readily follow malicious instructions and generate toxic content. This motivates safety efforts such as red-teaming and large-scale feedback learning, which aim to make models both helpful and harmless. However, there is a tension between these two objectives, since harmlessness requires models to refuse complying with unsafe prompts, and thus not be helpful. Recent anecdotal evidence suggests that some models may have struck a poor balance, so that even clearly safe prompts are refused if they use similar language to unsafe prompts or mention sensitive topics. In this paper, we introduce a new test suite called XSTest to identify such eXaggerated Safety behaviours in a structured and systematic way. In its current form, XSTest comprises 200 safe prompts across ten prompt types that well-calibrated models should not refuse to comply with. We describe XSTest's creation and composition, and use the test suite to highlight systematic failure modes in a recently-released state-of-the-art language model.
• Abstract（参考訳）: 適切な保護がなければ、大きな言語モデルは悪質な指示に従い、有害なコンテンツを生成する。 これは、モデルが役に立たず、無害になることを目標とする、レッドチームや大規模フィードバック学習のような安全努力を動機付ける。 しかし、この2つの目的の間には緊張関係があり、無害性はモデルが安全でないプロンプトに従わないことを要求するため、役に立たない。 最近の逸話的証拠は、いくつかのモデルではバランスが悪く、安全でないプロンプトに類似の言語を使用したり、センシティブなトピックに言及した場合、明確な安全プロンプトが拒否される可能性があることを示唆している。 本稿では,XSTestと呼ばれる新しいテストスイートを導入し,そのようなeXaggerated Safetyの振る舞いを構造化的かつ系統的に識別する。 現在の形式では、XSTestは10のプロンプトタイプにわたる200の安全なプロンプトで構成されている。 我々は、XSTestの作成と構成を説明し、最近リリースされた最先端の言語モデルで、テストスイートを使用して、システマティックな障害モードをハイライトする。

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