論文の概要: SC-Safety: A Multi-round Open-ended Question Adversarial Safety Benchmark for Large Language Models in Chinese

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05818v1
• Date: Mon, 9 Oct 2023 16:03:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-11 06:38:07.792626
• Title: SC-Safety: A Multi-round Open-ended Question Adversarial Safety Benchmark for Large Language Models in Chinese
• Title（参考訳）: sc-safety - 中国語の大規模言語モデルに対するマルチラウンドオープンエンド質問対談安全ベンチマーク
• Authors: Liang Xu, Kangkang Zhao, Lei Zhu, Hang Xue
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、社会的知覚に悪影響を及ぼす有害なコンテンツを生成できる。 SuperCLUE-Safety (SC-Safety) は、20以上の安全サブディメンジョンをカバーする4912のオープンエンド質問を備えたマルチラウンドの敵対的ベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.893992064105085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs), like ChatGPT and GPT-4, have demonstrated remarkable abilities in natural language understanding and generation. However, alongside their positive impact on our daily tasks, they can also produce harmful content that negatively affects societal perceptions. To systematically assess the safety of Chinese LLMs, we introduce SuperCLUE-Safety (SC-Safety) - a multi-round adversarial benchmark with 4912 open-ended questions covering more than 20 safety sub-dimensions. Adversarial human-model interactions and conversations significantly increase the challenges compared to existing methods. Experiments on 13 major LLMs supporting Chinese yield the following insights: 1) Closed-source models outperform open-sourced ones in terms of safety; 2) Models released from China demonstrate comparable safety levels to LLMs like GPT-3.5-turbo; 3) Some smaller models with 6B-13B parameters can compete effectively in terms of safety. By introducing SC-Safety, we aim to promote collaborative efforts to create safer and more trustworthy LLMs. The benchmark and findings provide guidance on model selection. Our benchmark can be found at https://www.CLUEbenchmarks.com
• Abstract（参考訳）: ChatGPTやGPT-4のような大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成において顕著な能力を示している。 しかし、日々のタスクに対するポジティブな影響に加えて、社会的な知覚に悪影響を及ぼす有害なコンテンツも作り出せる。 中国におけるLLMの安全性を体系的に評価するために,20以上の安全サブ次元をカバーする4912のオープンエンド質問を用いたマルチラウンド対向ベンチマークであるSuperCLUE-Safety(SC-Safety)を導入する。 対人モデル相互作用と会話は、既存の手法と比較して、課題を著しく増加させる。 中国を支えている13のLLM実験は以下の知見を得た。 1) クローズドソースモデルは,安全の観点からオープンソースモデルを上回る。 2)中国から発売されたモデルは,gpt-3.5-turboのようなllmと同等の安全性を示す。 3)6B-13Bパラメータを持つ小型モデルでは安全性の観点から効果的に競合できる。 SC-Safetyを導入することで、より安全で信頼性の高いLCMを作成するための協力的な取り組みを促進することを目指している。 ベンチマークと調査結果はモデル選択に関するガイダンスを提供する。 我々のベンチマークはhttps://www.CLUEbenchmarks.comで見ることができる。

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