論文の概要: SALAD-Bench: A Hierarchical and Comprehensive Safety Benchmark for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05044v3
• Date: Mon, 4 Mar 2024 07:20:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 00:31:31.807896
• Title: SALAD-Bench: A Hierarchical and Comprehensive Safety Benchmark for Large Language Models
• Title（参考訳）: SALAD-Bench: 大規模言語モデルの階層的で総合的な安全性ベンチマーク
• Authors: Lijun Li, Bowen Dong, Ruohui Wang, Xuhao Hu, Wangmeng Zuo, Dahua Lin, Yu Qiao, Jing Shao
• Abstract要約: SALAD-Benchは、大規模言語モデル(LLM)を評価するために特別に設計された安全ベンチマークである。 それは、その大規模な、豊富な多様性、三つのレベルにまたがる複雑な分類、多目的機能を通じて、従来のベンチマークを超越している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 112.46733790998024
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the rapidly evolving landscape of Large Language Models (LLMs), ensuring robust safety measures is paramount. To meet this crucial need, we propose \emph{SALAD-Bench}, a safety benchmark specifically designed for evaluating LLMs, attack, and defense methods. Distinguished by its breadth, SALAD-Bench transcends conventional benchmarks through its large scale, rich diversity, intricate taxonomy spanning three levels, and versatile functionalities.SALAD-Bench is crafted with a meticulous array of questions, from standard queries to complex ones enriched with attack, defense modifications and multiple-choice. To effectively manage the inherent complexity, we introduce an innovative evaluators: the LLM-based MD-Judge for QA pairs with a particular focus on attack-enhanced queries, ensuring a seamless, and reliable evaluation. Above components extend SALAD-Bench from standard LLM safety evaluation to both LLM attack and defense methods evaluation, ensuring the joint-purpose utility. Our extensive experiments shed light on the resilience of LLMs against emerging threats and the efficacy of contemporary defense tactics. Data and evaluator are released under https://github.com/OpenSafetyLab/SALAD-BENCH.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な発展の中で、堅牢な安全性確保が最重要である。 この重要なニーズを満たすために, LLM, 攻撃, 防御方法の評価に特化して設計された安全ベンチマークである \emph{SALAD-Bench} を提案する。 SALAD-Benchは、その規模、多様性、三つのレベルにまたがる複雑な分類、多目的機能を通じて従来のベンチマークを超越し、標準的なクエリから、攻撃、防御修正、多重選択に富んだ複雑なものまで、厳密な質問によって構築されている。 そこで本研究では,QA 対に対する LLM ベースの MD-Judge という,攻撃強化クエリに特化して,シームレスで信頼性の高い評価を実現する,革新的な評価手法を提案する。 SALAD-Bench を標準 LLM の安全性評価から LLM 攻撃および防御手法評価まで拡張し、共同用途の実用性を確保する。 我々の広範な実験は、新興脅威に対するLLMの弾力性と、現代の防衛戦術の有効性に光を当てた。 データと評価はhttps://github.com/OpenSafetyLab/SALAD-BENCHで公開されている。

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