論文の概要: Do-Not-Answer: A Dataset for Evaluating Safeguards in LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13387v2
- Date: Mon, 4 Sep 2023 01:47:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 02:57:13.353836
- Title: Do-Not-Answer: A Dataset for Evaluating Safeguards in LLMs
- Title（参考訳）: Do-Not-Answer: LLMにおけるセーフガードの評価データセット
- Authors: Yuxia Wang, Haonan Li, Xudong Han, Preslav Nakov, Timothy Baldwin
- Abstract要約: 本稿では,大規模な言語モデルにおけるセーフガードを評価するための,最初のオープンソースデータセットを収集する。
我々は、自動安全性評価において、GPT-4に匹敵する結果を得るために、BERTライクな分類器をいくつか訓練する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.596335292426105
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the rapid evolution of large language models (LLMs), new and
hard-to-predict harmful capabilities are emerging. This requires developers to
be able to identify risks through the evaluation of "dangerous capabilities" in
order to responsibly deploy LLMs. In this work, we collect the first
open-source dataset to evaluate safeguards in LLMs, and deploy safer
open-source LLMs at a low cost. Our dataset is curated and filtered to consist
only of instructions that responsible language models should not follow. We
annotate and assess the responses of six popular LLMs to these instructions.
Based on our annotation, we proceed to train several BERT-like classifiers, and
find that these small classifiers can achieve results that are comparable with
GPT-4 on automatic safety evaluation. Warning: this paper contains example data
that may be offensive, harmful, or biased.
- Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)の急速な進化に伴い、新しく予測しにくい有害な能力が出現している。
これによって開発者は,LSMを責任を持ってデプロイするために,“危険な機能”の評価を通じてリスクを識別することが可能になる。
本研究では,LLMの安全性を評価するための最初のオープンソースデータセットを収集し,より安全なLLMを低コストでデプロイする。
私たちのデータセットは、責任ある言語モデルが従うべきでない命令のみで構成されている。
これらの命令に対する6つの人気のあるLCMの応答を注釈し評価する。
本アノテーションに基づき, BERTライクな分類器を複数トレーニングし, 自動安全性評価において, GPT-4に匹敵する結果が得られることを確認した。
警告: 本論文は攻撃的、有害、または偏見のあるデータを含む。
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