論文の概要: Pruning for Protection: Increasing Jailbreak Resistance in Aligned LLMs Without Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10862v1
• Date: Fri, 19 Jan 2024 18:05:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 14:56:53.342732
• Title: Pruning for Protection: Increasing Jailbreak Resistance in Aligned LLMs Without Fine-Tuning
• Title（参考訳）: 防犯用プルーニング : 微調整のない配向LLMの耐ジェイルブレイク性の向上
• Authors: Adib Hasan, Ileana Rugina and Alex Wang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、Jailbreakingのプロンプトに対して脆弱である。 また, LLMパラメータの最大20%のプルーニングは, 追加トレーニングを伴わずに攻撃に対する抵抗を著しく増大させることを示した。 我々は5つのカテゴリにまたがって225の有害なタスクを10種類のジェイルブレイクプロンプトに挿入するキュレートデータセットを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.394607871445118
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are vulnerable to `Jailbreaking' prompts, a type of attack that can coax these models into generating harmful and illegal content. In this paper, we show that pruning up to 20% of LLM parameters markedly increases their resistance to such attacks without additional training and without sacrificing their performance in standard benchmarks. Intriguingly, we discovered that the enhanced safety observed post-pruning correlates to the initial safety training level of the model, hinting that the effect of pruning could be more general and may hold for other LLM behaviors beyond safety. Additionally, we introduce a curated dataset of 225 harmful tasks across five categories, inserted into ten different Jailbreaking prompts, showing that pruning aids LLMs in concentrating attention on task-relevant tokens in jailbreaking prompts. Lastly, our experiments reveal that the prominent chat models, such as LLaMA-2 Chat, Vicuna, and Mistral Instruct exhibit high susceptibility to jailbreaking attacks, with some categories achieving nearly 70-100% success rate. These insights underline the potential of pruning as a generalizable approach for improving LLM safety, reliability, and potentially other desired behaviors.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、これらのモデルを悪質で違法なコンテンツを生成するための攻撃の一種である'Jailbreaking'プロンプトに対して脆弱である。 本稿では, LLMパラメータの最大20%のプルーニングが, 追加トレーニングや標準ベンチマークのパフォーマンスを犠牲にすることなく, 攻撃に対する抵抗を著しく高めることを示す。 興味深いことに, 改良された安全性は, モデルの初期安全性トレーニングレベルと相関し, プルーニングの効果はより一般的なものになり, 安全性を超える他のLCMの挙動を保てる可能性が示唆された。 さらに,5つのカテゴリにまたがる225の有害なタスクを10種類のジェイルブレイクプロンプトに挿入したキュレートデータセットを導入し,ジェイルブレイクプロンプトにおけるタスク関連トークンに注意を集中させることにより,プルーニングがLLMを支援することを示した。 最後に, LLaMA-2 Chat, Vicuna, Mistral Instructなどの著名なチャットモデルでは, 脱獄攻撃に対して高い感受性を示し, いくつかのカテゴリが70～100%の成功率を達成した。 これらの知見は、LLMの安全性、信頼性、および潜在的に望まれる行動を改善するための一般化可能なアプローチとしてのプルーニングの可能性を示している。

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