論文の概要: ShieldLM: Empowering LLMs as Aligned, Customizable and Explainable Safety Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16444v2
• Date: Tue, 05 Nov 2024 02:13:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:56:52.501014
• Title: ShieldLM: Empowering LLMs as Aligned, Customizable and Explainable Safety Detectors
• Title（参考訳）: ShieldLM: LLMをカスタマイズ可能な、説明可能な安全検知器として活用する
• Authors: Zhexin Zhang, Yida Lu, Jingyuan Ma, Di Zhang, Rui Li, Pei Ke, Hao Sun, Lei Sha, Zhifang Sui, Hongning Wang, Minlie Huang,
• Abstract要約: ShieldLMは、LLM(Large Language Models)の安全性検出装置で、一般的な安全基準に準拠している。 ShieldLMは4つのテストセットにまたがる強力なベースラインを超えており、優れたカスタマイズ性と説明可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.73444232283371
• License:
• Abstract: The safety of Large Language Models (LLMs) has gained increasing attention in recent years, but there still lacks a comprehensive approach for detecting safety issues within LLMs' responses in an aligned, customizable and explainable manner. In this paper, we propose ShieldLM, an LLM-based safety detector, which aligns with common safety standards, supports customizable detection rules, and provides explanations for its decisions. To train ShieldLM, we compile a large bilingual dataset comprising 14,387 query-response pairs, annotating the safety of responses based on various safety standards. Through extensive experiments, we demonstrate that ShieldLM surpasses strong baselines across four test sets, showcasing remarkable customizability and explainability. Besides performing well on standard detection datasets, ShieldLM has also been shown to be effective as a safety evaluator for advanced LLMs. ShieldLM is released at \url{https://github.com/thu-coai/ShieldLM} to support accurate and explainable safety detection under various safety standards.
• Abstract（参考訳）: 近年,Lumge Language Models (LLMs) の安全性が注目されているが,LLMs の応答における安全性問題を,整列的でカスタマイズ可能な説明可能な方法で検出するための包括的アプローチはいまだに存在しない。 本論文では,LLMをベースとした安全検知器であるShieldLMを提案し,その安全性基準に適合し,カスタマイズ可能な検出ルールをサポートし,その決定について解説する。 ShieldLMをトレーニングするために、14,387のクエリ応答対からなる大規模なバイリンガルデータセットをコンパイルし、様々な安全基準に基づいて応答の安全性を注釈する。 広範な実験を通じて、ShieldLMは4つのテストセットにまたがる強いベースラインを超越し、優れたカスタマイズ性と説明可能性を示す。 標準検出データセットの性能向上に加えて、SilmLMは高度なLCMの安全性評価手段としても有効であることが示されている。 ShieldLM は \url{https://github.com/thu-coai/ShieldLM} でリリースされている。

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