論文の概要: Fake Alignment: Are LLMs Really Aligned Well?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05915v1
• Date: Fri, 10 Nov 2023 08:01:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-13 15:44:45.108637
• Title: Fake Alignment: Are LLMs Really Aligned Well?
• Title（参考訳）: フェイクアライメント:LLMは本当にアライメントが良いのか?
• Authors: Yixu Wang, Yan Teng, Kexin Huang, Chengqi Lyu, Songyang Zhang, Wenwei Zhang, Xingjun Ma, Yingchun Wang
• Abstract要約: 本研究では,複数質問とオープンエンド質問の相違点について検討した。 ジェイルブレイク攻撃パターンの研究にインスパイアされた我々は、これが不一致の一般化によって引き起こされたと論じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.281315692077705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing awareness of safety concerns in large language models (LLMs) has sparked considerable interest in the evaluation of safety within current research endeavors. This study investigates an interesting issue pertaining to the evaluation of LLMs, namely the substantial discrepancy in performance between multiple-choice questions and open-ended questions. Inspired by research on jailbreak attack patterns, we argue this is caused by mismatched generalization. That is, the LLM does not have a comprehensive understanding of the complex concept of safety. Instead, it only remembers what to answer for open-ended safety questions, which makes it unable to solve other forms of safety tests. We refer to this phenomenon as fake alignment and construct a comparative benchmark to empirically verify its existence in LLMs. Such fake alignment renders previous evaluation protocols unreliable. To address this, we introduce the FAEF framework and two novel metrics\textemdash Consistency Score (CS) and Consistent Safety Score (CSS), which jointly assess two complementary forms of evaluation to quantify fake alignment and obtain corrected performance estimates. Applying FAEF to 14 widely-used LLMs reveals several models with purported safety are poorly aligned in practice. Our work highlights potential limitations in prevailing alignment methodologies.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)における安全性に対する意識の高まりは、現在の研究成果における安全性評価に大きな関心を喚起している。 本研究は,LLMの評価に係わる興味深い問題,すなわち,複数質問とオープンエンド質問の相違点について考察する。 脱獄攻撃パターンの研究に触発されて、これは不一致の一般化によって引き起こされると主張している。 すなわち、LLMは、複雑な安全性の概念を包括的に理解していない。 その代わり、オープンエンドの安全問題に対して何に答えるべきかしか覚えていないため、他のタイプの安全テストは解決できない。 この現象を偽アライメントと呼び、LLMにおけるその存在を実証的に検証するための比較ベンチマークを構築する。 このような偽アライメントは、以前の評価プロトコルを信頼できないものにする。 そこで本研究では,faefフレームワークと2つの新しいメトリクス\textemdash一貫性スコア (cs) と一貫性安全性スコア (css) について紹介する。 広く使用されている14のllmにfaefを適用すると、安全性が不十分なモデルがいくつかあることが分かる。 我々の研究は、普及するアライメント方法論の潜在的な限界を強調している。

関連論文リスト

• Style Outweighs Substance: Failure Modes of LLM Judges in Alignment Benchmarking [56.275521022148794]
  ポストトレーニング法は、人間のペアワイズ選好とのより良い対応により、優れたアライメントを主張する。 LLM-judgeの好みは、アライメントのためのより具体的なメトリクスの進捗に変換されますか、そうでなければ、なぜそうでないのでしょうか? その結果,(1) LLM-judge の嗜好は,安全性,世界知識,指導の具体的な尺度と相関せず,(2) LLM-judge の暗黙バイアスが強く,事実性や安全性よりもスタイルを優先し,(3) POステージではなく,訓練後の微調整段階がアライメントに最も影響していることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T17:58:07Z)
• From Distributional to Overton Pluralism: Investigating Large Language Model Alignment [82.99849359892112]
  適応後の応答多様性の低下を以前報告した再検査を行った。 分析の結果,応答の多様性の明らかな低下は,品質管理と情報集約によって大きく説明できることがわかった。 発見は、現在のアライメント技術はキャプチャーされるが、アシスタントライクなベースLLM動作の有用なサブセットを拡張するものではないことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T16:32:33Z)
• WikiContradict: A Benchmark for Evaluating LLMs on Real-World Knowledge Conflicts from Wikipedia [59.96425443250666]
  Retrieval-augmented Generation (RAG) は,大規模言語モデル(LLM)の限界を緩和する,有望なソリューションとして登場した。 本研究では,ウィキペディアからの矛盾文に基づく質問に対するLLM生成回答の総合評価を行う。 我々は、単一のパスを持つRAGと2つの矛盾するパスを持つRAGを含む、様々なQAシナリオ下で、クローズドおよびオープンソース両方のLSMをベンチマークする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T20:13:42Z)
• Mitigating Boundary Ambiguity and Inherent Bias for Text Classification in the Era of Large Language Models [24.085614720512744]
  本研究では,大規模言語モデル (LLM) がテキスト分類における選択肢の数や配置の変化に対して脆弱であることを示す。 重要なボトルネックは、曖昧な決定境界と、特定のトークンや位置に対する固有のバイアスから生じます。 我々のアプローチは、ペア比較が境界のあいまいさと固有のバイアスを効果的に緩和できるという経験的観察に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T06:53:19Z)
• LLMs Cannot Reliably Identify and Reason About Security Vulnerabilities (Yet?): A Comprehensive Evaluation, Framework, and Benchmarks [17.522223535347905]
  大規模な言語モデル(LLM)は、自動脆弱性修正に使用するために提案されているが、ベンチマークでは、セキュリティ関連のバグが一貫して欠如していることが示されている。 SecLLMHolmesは,LLMがセキュリティ関連のバグを確実に識別し,原因を判断できるかどうか,これまでで最も詳細な調査を行う,完全に自動化された評価フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T20:19:43Z)
• Flames: Benchmarking Value Alignment of LLMs in Chinese [86.73527292670308]
  本稿では,Flamesという値アライメントベンチマークを提案する。 一般的な無害の原則と、特定の中国の価値観を統合するユニークな道徳的側面の両方を包含している。 以上の結果から, 評価されたLLMはフラムに対して比較的低い性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-12T17:18:21Z)
• LLMs as Factual Reasoners: Insights from Existing Benchmarks and Beyond [135.8013388183257]
  そこで我々は,SummEditsと呼ばれる10ドメインのベンチマークで不整合検出ベンチマークを作成し,実装する新しいプロトコルを提案する。 ほとんどのLLMはSummEditsで苦労しており、パフォーマンスはランダムに近い。 最も優れたモデルであるGPT-4は、推定された人間のパフォーマンスよりも8%低い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T21:50:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。