論文の概要: Do you really follow me? Adversarial Instructions for Evaluating the Robustness of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10819v1
• Date: Thu, 17 Aug 2023 06:21:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 12:38:29.007941
• Title: Do you really follow me? Adversarial Instructions for Evaluating the Robustness of Large Language Models
• Title（参考訳）: あなたは本当に私に従いますか? 大規模言語モデルのロバスト性評価のための逆命令
• Authors: Zekun Li and Baolin Peng and Pengcheng He and Xifeng Yan
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、以下の命令で顕著な習熟度を示しており、顧客向けアプリケーションで有用である。 逆命令 — サードパーティ攻撃者が入力したモデルにインジェクトできる。 本稿では,LLMの逆命令に対するロバスト性を自動的に評価するための先駆的ベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.28425745910711
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown remarkable proficiency in following instructions, making them valuable in customer-facing applications. However, their impressive capabilities also raise concerns about the amplification of risks posed by adversarial instructions, which can be injected into the model input by third-party attackers to manipulate LLMs' original instructions and prompt unintended actions and content. Therefore, it is crucial to understand LLMs' ability to accurately discern which instructions to follow to ensure their safe deployment in real-world scenarios. In this paper, we propose a pioneering benchmark for automatically evaluating the robustness of LLMs against adversarial instructions. The objective of this benchmark is to quantify the extent to which LLMs are influenced by injected adversarial instructions and assess their ability to differentiate between these adversarial instructions and original user instructions. Through experiments conducted with state-of-the-art instruction-following LLMs, we uncover significant limitations in their robustness against adversarial instruction attacks. Furthermore, our findings indicate that prevalent instruction-tuned models are prone to being overfitted to follow any instruction phrase in the prompt without truly understanding which instructions should be followed. This highlights the need to address the challenge of training models to comprehend prompts instead of merely following instruction phrases and completing the text.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、以下の指示に対して顕著な熟練度を示しており、顧客向けアプリケーションで有用である。 しかし、その印象的な能力は、敵の命令によって引き起こされるリスクの増幅にも懸念を生じさせ、サードパーティの攻撃者が入力したモデルに注入することで、LSMのオリジナル命令を操作し、意図しないアクションやコンテンツを促すことができる。 したがって、LLMがどの命令に従うべきかを正確に把握し、実際のシナリオに安全な配置を確実にする能力を理解することは重要である。 本稿では,LLMの逆命令に対する堅牢性を自動的に評価するための先駆的ベンチマークを提案する。 本ベンチマークの目的は,LSMがインジェクションされた逆数命令の影響範囲を定量化し,これらの逆数命令と元のユーザ命令とを区別する能力を評価することである。 最先端の命令追従 LLM を用いて行った実験により、敵の命令攻撃に対するロバスト性に大きな限界が明らかになった。 さらに,提案手法は,指示文を正しく理解することなく,命令句を指示文に従わせるために過度に適合する傾向が示唆された。 これは単に命令句に従ってテキストを完了するのではなく、プロンプトを理解するためのトレーニングモデルの課題に対処する必要性を強調している。

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