論文の概要: Can LLMs Separate Instructions From Data? And What Do We Even Mean By That?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06833v2
- Date: Mon, 3 Jun 2024 12:04:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-04 15:57:11.971278
- Title: Can LLMs Separate Instructions From Data? And What Do We Even Mean By That?
- Title（参考訳）: LLMはデータから命令を分離できるのか?
- Authors: Egor Zverev, Sahar Abdelnabi, Soroush Tabesh, Mario Fritz, Christoph H. Lampert,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、多くの実用的なアプリケーションにおいて印象的な結果を示すが、基本的な安全性機能は欠如している。
これにより、間接的なプロンプトインジェクションのような操作に脆弱になり、一般に安全クリティカルなタスクには適さない。
モデル出力から計算可能な命令データ分離の形式的尺度と経験的変量を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.50127555651554
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Instruction-tuned Large Language Models (LLMs) show impressive results in numerous practical applications, but they lack essential safety features that are common in other areas of computer science, particularly an explicit separation of instructions and data. This makes them vulnerable to manipulations such as indirect prompt injections and generally unsuitable for safety-critical tasks. Surprisingly, there is currently no established definition or benchmark to quantify this phenomenon. In this work, we close this gap by introducing a formal measure for instruction-data separation and an empirical variant that is calculable from a model's outputs. We also present a new dataset, SEP, that allows estimating the measure for real-world models. Our results on various LLMs show that the problem of instruction-data separation is real: all models fail to achieve high separation, and canonical mitigation techniques, such as prompt engineering and fine-tuning, either fail to substantially improve separation or reduce model utility. The source code and SEP dataset are openly accessible at https://github.com/egozverev/Shold-It-Be-Executed-Or-Processed.
- Abstract（参考訳）: LLM (Instruction-tuned Large Language Models) は、多くの実践的な応用において印象的な結果を示すが、コンピュータ科学の他の分野、特に命令とデータの明確な分離に共通する重要な安全性機能は欠如している。
これにより、間接的なプロンプトインジェクションのような操作に脆弱になり、一般に安全クリティカルなタスクには適さない。
驚くべきことに、この現象を定量化するための確立した定義やベンチマークは今のところ存在しない。
本研究では,モデル出力から計算可能な命令データ分離の形式的尺度と経験的不変量を導入することにより,このギャップを埋める。
また、実世界のモデルの測度を推定できる新しいデータセットであるSEPも提示する。
全てのモデルが高い分離を達成できず、素早い工学や微調整といった標準緩和技術は、分離やモデルの実用性を大幅に改善することができない。
ソースコードとSEPデータセットはhttps://github.com/egozverev/Shold-It-Be-Executed-Or-Processedで公開されている。
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