論文の概要: Exploring Advanced Methodologies in Security Evaluation for LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17970v2
- Date: Thu, 29 Feb 2024 03:17:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 06:59:15.594841
- Title: Exploring Advanced Methodologies in Security Evaluation for LLMs
- Title（参考訳）: LLMのセキュリティ評価における高度な手法の探求
- Authors: Jun Huang, Jiawei Zhang, Qi Wang, Weihong Han, Yanchun Zhang,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、初期のより単純な言語モデルの進化を象徴する。
複雑な言語パターンを処理し、一貫性のあるテキスト、画像、オーディオ、ビデオを生成する能力が強化されている。
LLMの急速な拡大は、学術コミュニティ内のセキュリティと倫理的懸念を提起している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.753146059652877
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) represent an advanced evolution of earlier, simpler language models. They boast enhanced abilities to handle complex language patterns and generate coherent text, images, audios, and videos. Furthermore, they can be fine-tuned for specific tasks. This versatility has led to the proliferation and extensive use of numerous commercialized large models. However, the rapid expansion of LLMs has raised security and ethical concerns within the academic community. This emphasizes the need for ongoing research into security evaluation during their development and deployment. Over the past few years, a substantial body of research has been dedicated to the security evaluation of large-scale models. This article an in-depth review of the most recent advancements in this field, providing a comprehensive analysis of commonly used evaluation metrics, advanced evaluation frameworks, and the routine evaluation processes for LLMs. Furthermore, we also discuss the future directions for advancing the security evaluation of LLMs.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、初期のより単純な言語モデルの進化を象徴する。
複雑な言語パターンを処理し、一貫性のあるテキスト、画像、オーディオ、ビデオを生成する能力が強化されている。
さらに、特定のタスクのために微調整することもできる。
この汎用性は、多くの商業化された大型モデルの普及と広範囲な使用につながった。
しかし、LLMの急速な拡大は、学術コミュニティ内のセキュリティと倫理的懸念を提起している。
これは、開発およびデプロイメント中のセキュリティ評価に関する継続的な研究の必要性を強調している。
過去数年間、大規模なモデルのセキュリティ評価にかなりの研究が費やされてきた。
本稿では、この分野での最近の進歩を詳細に概観し、一般的に使われている評価指標、高度な評価フレームワーク、およびLCMのルーチン評価プロセスの総合的な分析を行う。
また,LLMのセキュリティ評価を進めるための今後の方向性についても論じる。
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