論文の概要: Sowing the Wind, Reaping the Whirlwind: The Impact of Editing Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10647v2
• Date: Mon, 4 Mar 2024 21:10:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 00:48:29.280114
• Title: Sowing the Wind, Reaping the Whirlwind: The Impact of Editing Language Models
• Title（参考訳）: 風を吹いて風を吹く:言語モデルの編集が与える影響
• Authors: Rima Hazra, Sayan Layek, Somnath Banerjee, Soujanya Poria
• Abstract要約: 大規模な言語モデル(LLM)が重要な研究領域として現れている。 本稿では,モデル編集による修正の複雑な結果について検討する。 この結果から, モデル編集は, トピック・リピートのためのコスト効率のよいツールであることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.90098857876784
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the rapidly advancing field of artificial intelligence, the concept of Red-Teaming or Jailbreaking large language models (LLMs) has emerged as a crucial area of study. This approach is especially significant in terms of assessing and enhancing the safety and robustness of these models. This paper investigates the intricate consequences of such modifications through model editing, uncovering a complex relationship between enhancing model accuracy and preserving its ethical integrity. Our in-depth analysis reveals a striking paradox: while injecting accurate information is crucial for model reliability, it can paradoxically destabilize the model's foundational framework, resulting in unpredictable and potentially unsafe behaviors. Additionally, we propose a benchmark dataset NicheHazardQA to investigate this unsafe behavior both within the same and cross topical domain. This aspect of our research sheds light on how the edits, impact the model's safety metrics and guardrails. Our findings show that model editing serves as a cost-effective tool for topical red-teaming by methodically applying targeted edits and evaluating the resultant model behavior.
• Abstract（参考訳）: 急速に進歩する人工知能の分野では、red-teaming や jailbreaking large language models (llms) の概念が重要な研究分野として浮上している。 このアプローチは、これらのモデルの安全性と堅牢性の評価と強化において特に重要である。 本稿では,モデル編集による修正の複雑な結果について検討し,モデル精度の向上と倫理的整合性維持の複雑な関係を明らかにする。 正確な情報を注入することはモデルの信頼性に不可欠であるが、モデルの基礎的なフレームワークをパラドックス的に不安定化し、予測不可能で潜在的に安全でない振る舞いをもたらす。 さらに、この安全でない振る舞いを同一領域と横断領域の両方で調査するベンチマークデータセットNicheHazardQAを提案する。 私たちの研究のこの側面は、モデルの安全性指標やガードレールにどのように影響するかに光を当てています。 この結果から,対象の編集を体系的に適用し,結果のモデル行動を評価することで,モデル編集がトピックのリピートに有効なツールであることが示唆された。

関連論文リスト

• Rigorous Probabilistic Guarantees for Robust Counterfactual Explanations [80.86128012438834]
  モデルシフトに対する反ファクトの堅牢性を計算することはNP完全であることを示す。 本稿では,頑健性の厳密な推定を高い保証で実現する新しい確率論的手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T09:13:11Z)
• Impact of Architectural Modifications on Deep Learning Adversarial Robustness [16.991522358940774]
  本稿では, モデル修正がディープラーニングモデルの堅牢性に及ぼす影響を, 敵攻撃を用いて実験的に評価する。 以上の結果から,モデル変更がモデルの頑健性に及ぼす影響を詳細に評価する上でのプレッシャーが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T08:58:38Z)
• JAB: Joint Adversarial Prompting and Belief Augmentation [81.39548637776365]
  我々は,ブラックボックスターゲットモデルの強靭性を,敵対的プロンプトと信念の増大を通じて探索し,改善する共同枠組みを導入する。 このフレームワークは、自動的なレッド・チームリング手法を用いてターゲットモデルを探索し、信念強化器を用いて目標モデルの命令を生成し、敵のプローブに対するロバスト性を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T00:35:54Z)
• Edit at your own risk: evaluating the robustness of edited models to distribution shifts [0.0]
  モデル編集がモデルの一般的なロバスト性や、編集対象の特定の動作のロバスト性にどのように影響するかを検討する。 編集は一般的な堅牢性を低下させる傾向があるが、劣化の程度は編集アルゴリズムと選択した層に依存している。 これらの観測によって動機付けられた新しいモデル編集アルゴリズムである1-層 (1-LI) を導入し、重み空間を用いて編集タスクの精度と一般的なロバスト性の間のトレードオフをナビゲートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-28T19:41:37Z)
• Fairness Increases Adversarial Vulnerability [50.90773979394264]
  フェアネスとロバストネスの間に二分法が存在することを示し、フェアネスを達成するとモデルロバストネスを減少させる。 非線形モデルと異なるアーキテクチャの実験は、複数の視覚領域における理論的発見を検証する。 フェアネスとロバストネスの良好なトレードオフを達成するためのモデルを構築するための,シンプルで効果的なソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T19:55:35Z)
• Enhancing Model Robustness and Fairness with Causality: A Regularization Approach [15.981724441808147]
  最近の研究は、機械学習モデルにおける急激な相関と意図しないバイアスのリスクを懸念している。 モデルトレーニング中に因果知識を統合するためのシンプルで直感的な正規化手法を提案する。 因果的特徴に依存し、因果的でない特徴に依存しない予測モデルを構築します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-03T02:49:33Z)
• SafeAMC: Adversarial training for robust modulation recognition models [53.391095789289736]
  通信システムには、Deep Neural Networks(DNN)モデルに依存する変調認識など、多くのタスクがある。 これらのモデルは、逆方向の摂動、すなわち、誤分類を引き起こすために作られた知覚不能な付加音に影響を受けやすいことが示されている。 本稿では,自動変調認識モデルのロバスト性を高めるために,逆方向の摂動を伴うモデルを微調整する逆方向トレーニングを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-28T11:29:04Z)
• Towards Robust and Reliable Algorithmic Recourse [11.887537452826624]
  モデルシフトに堅牢なリコースを見つけるための敵対的トレーニングを活用する新しいフレームワークであるRObust Algorithmic Recourse(ROAR)を提案します。 また,モデルシフトにロバストなリコースの構築の重要性を強調する詳細な理論解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-26T17:38:52Z)
• Firearm Detection via Convolutional Neural Networks: Comparing a Semantic Segmentation Model Against End-to-End Solutions [68.8204255655161]
  武器の脅威検出とライブビデオからの攻撃的な行動は、潜在的に致命的な事故の迅速検出と予防に使用できる。 これを実現する一つの方法は、人工知能と、特に画像分析のための機械学習を使用することです。 従来のモノリシックなエンド・ツー・エンドのディープラーニングモデルと、セマンティクスセグメンテーションによって火花を検知する単純なニューラルネットワークのアンサンブルに基づく前述したモデルを比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-17T15:19:29Z)
• Trust but Verify: Assigning Prediction Credibility by Counterfactual Constrained Learning [123.3472310767721]
  予測信頼性尺度は統計学と機械学習において基本的なものである。 これらの措置は、実際に使用される多種多様なモデルを考慮に入れるべきである。 この研究で開発されたフレームワークは、リスクフィットのトレードオフとして信頼性を表現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-24T19:52:38Z)

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。