論文の概要: Assessing the Brittleness of Safety Alignment via Pruning and Low-Rank Modifications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05162v2
• Date: Thu, 27 Jun 2024 17:23:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 19:46:58.552682
• Title: Assessing the Brittleness of Safety Alignment via Pruning and Low-Rank Modifications
• Title（参考訳）: プルーニングと低ランク改造による安全アライメントの脆性評価
• Authors: Boyi Wei, Kaixuan Huang, Yangsibo Huang, Tinghao Xie, Xiangyu Qi, Mengzhou Xia, Prateek Mittal, Mengdi Wang, Peter Henderson,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、その安全性メカニズムに固有の脆さを示す。 本研究では, プルーニングと低ランク改造を利用した安全アライメントの脆性について検討した。 安全クリティカル領域への変更が制限された場合でも,LSMは低コストの微調整攻撃に対して脆弱であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.13807233595455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) show inherent brittleness in their safety mechanisms, as evidenced by their susceptibility to jailbreaking and even non-malicious fine-tuning. This study explores this brittleness of safety alignment by leveraging pruning and low-rank modifications. We develop methods to identify critical regions that are vital for safety guardrails, and that are disentangled from utility-relevant regions at both the neuron and rank levels. Surprisingly, the isolated regions we find are sparse, comprising about $3\%$ at the parameter level and $2.5\%$ at the rank level. Removing these regions compromises safety without significantly impacting utility, corroborating the inherent brittleness of the model's safety mechanisms. Moreover, we show that LLMs remain vulnerable to low-cost fine-tuning attacks even when modifications to the safety-critical regions are restricted. These findings underscore the urgent need for more robust safety strategies in LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、脱獄や非致死的な微調整への感受性から証明されるように、その安全性メカニズムに固有の脆さを示す。 本研究では, プルーニングと低ランク改造を利用した安全アライメントの脆性について検討した。 我々は,安全ガードレールに不可欠な重要な領域を同定する手法を開発し,ニューロンレベルとランクレベルの両方で実用関連領域から切り離されている。 驚いたことに、私たちが見つけた孤立した領域はスパースであり、パラメータレベルではおよそ$3\%、ランクレベルでは$2.5\%である。 これらの領域を除去することは、実用性に大きな影響を及ぼすことなく安全性を損なう。 さらに,LLMは安全クリティカル領域への変更が制限された場合でも,低コストの微調整攻撃に対して脆弱であることを示す。 これらの結果は,LSMのより堅牢な安全戦略の必要性を浮き彫りにした。

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