論文の概要: Can LLMs Follow Simple Rules?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04235v2
• Date: Thu, 7 Mar 2024 10:18:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 17:37:10.619178
• Title: Can LLMs Follow Simple Rules?
• Title（参考訳）: LLMは単純なルールに従うことができるか?
• Authors: Norman Mu, Sarah Chen, Zifan Wang, Sizhe Chen, David Karamardian, Lulwa Aljeraisy, Basel Alomair, Dan Hendrycks, David Wagner
• Abstract要約: ルール追従言語評価シナリオ(ルール追従言語評価シナリオ、RuLES)は、大規模言語モデルにおけるルール追従能力を測定するためのフレームワークである。 RuLESは14の単純なテキストシナリオで構成され、そこではモデルがユーザと対話しながら様々なルールに従うように指示される。 現在のほとんどのモデルは、単純なテストケースであっても、シナリオルールに従うのに苦労しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.73820874333199
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As Large Language Models (LLMs) are deployed with increasing real-world responsibilities, it is important to be able to specify and constrain the behavior of these systems in a reliable manner. Model developers may wish to set explicit rules for the model, such as "do not generate abusive content", but these may be circumvented by jailbreaking techniques. Existing evaluations of adversarial attacks and defenses on LLMs generally require either expensive manual review or unreliable heuristic checks. To address this issue, we propose Rule-following Language Evaluation Scenarios (RuLES), a programmatic framework for measuring rule-following ability in LLMs. RuLES consists of 14 simple text scenarios in which the model is instructed to obey various rules while interacting with the user. Each scenario has a programmatic evaluation function to determine whether the model has broken any rules in a conversation. Our evaluations of proprietary and open models show that almost all current models struggle to follow scenario rules, even on straightforward test cases. We also demonstrate that simple optimization attacks suffice to significantly increase failure rates on test cases. We conclude by exploring two potential avenues for improvement: test-time steering and supervised fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は,実世界の責任を増大させると同時に展開されるため,これらのシステムの振る舞いを信頼性の高い方法で特定・制約できることが重要である。 モデル開発者は、"乱用コンテンツを生成しない"など、モデルの明示的なルールを設定したがるかもしれませんが、これらはジェイルブレイクのテクニックによって回避されます。 既存のLSMに対する敵の攻撃と防御の評価には、高額な手作業によるレビューまたは信頼性の低いヒューリスティックチェックが必要である。 本稿では,llmsにおけるルール追従能力を測定するためのプログラムフレームワークであるルール追従言語評価シナリオ(rules)を提案する。 ルールは14の単純なテキストシナリオから成り、モデルがユーザと対話しながらさまざまなルールに従うように指示される。 各シナリオにはプログラムによる評価機能があり、モデルが会話におけるルールを破ったかどうかを判断する。 プロプライエタリでオープンなモデルの評価から、現在のモデルのほとんどはシナリオルールに従うのに苦労しています。 また,単純な最適化攻撃では,テストケースの障害率を大幅に向上できることを示す。 テストタイムステアリングと教師付き微調整という,改善のための潜在的な2つの道を探究する。

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