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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05915v3
• Date: Mon, 1 Apr 2024 03:32:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 12:32:59.856925
• 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, Yu-Gang Jiang, Yu Qiao, 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）: 91.26543768665778
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The growing awareness of safety concerns in large language models (LLMs) has sparked considerable interest in the evaluation of safety. This study investigates an under-explored issue about 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, LLM only remembers the answer style 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. We introduce a Fake alIgNment Evaluation (FINE) framework and two novel metrics--Consistency Score (CS) and Consistent Safety Score (CSS), which jointly assess two complementary forms of evaluation to quantify fake alignment and obtain corrected performance estimation. Applying FINE to 14 widely-used LLMs reveals several models with purported safety are poorly aligned in practice. Subsequently, we found that multiple-choice format data can also be used as high-quality contrast distillation-based fine-tuning data, which can strongly improve the alignment consistency of LLMs with minimal fine-tuning overhead. For data and code, see https://github.com/AIFlames/Fake-Alignment.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の安全性に対する意識が高まり、安全性の評価に大きな関心が寄せられている。 本研究は,LLMの評価に関する未解決の問題,すなわち,複数選択質問とオープンエンド質問の相違点について検討する。 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。 つまり、LLMはオープンエンドの安全問題に対する回答スタイルのみを記憶しているため、他の種類の安全テストの解決は不可能である。 我々は、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。 本稿では,Fake alIgNment Evaluation (FINE) フレームワークと2つの新しいメトリクス - 一貫性スコア (CS) と一貫性安全スコア (CSS) を導入する。 FINEを14基の広く使われているLCMに適用すると、安全性が保証されているモデルが実際には整合性が悪いことが分かる。 その後, コントラスト蒸留法に基づく微調整データとして, 複数選択形式のデータを用いることができ, 微調整オーバーヘッドを最小限に抑えつつ, LLMの整合性を向上させることができることがわかった。 データとコードについては、https://github.com/AIFlames/Fake-Alignmentを参照してください。

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