論文の概要: Increased LLM Vulnerabilities from Fine-tuning and Quantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04392v1
• Date: Fri, 5 Apr 2024 20:31:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 21:28:04.001989
• Title: Increased LLM Vulnerabilities from Fine-tuning and Quantization
• Title（参考訳）: 微調整と量子化によるLDM脆弱性の増大
• Authors: Divyanshu Kumar, Anurakt Kumar, Sahil Agarwal, Prashanth Harshangi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は非常に人気があり、多くのドメインでユースケースが発見されている。 LLMは、ジェイルブレイク、インジェクション攻撃、プライバシー漏洩攻撃など、さまざまなタイプの攻撃に対して脆弱である。 細調整と量子化により脱獄抵抗が大幅に減少し,LSMの脆弱性が増大することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have become very popular and have found use cases in many domains, such as chatbots, auto-task completion agents, and much more. However, LLMs are vulnerable to different types of attacks, such as jailbreaking, prompt injection attacks, and privacy leakage attacks. Foundational LLMs undergo adversarial and alignment training to learn not to generate malicious and toxic content. For specialized use cases, these foundational LLMs are subjected to fine-tuning or quantization for better performance and efficiency. We examine the impact of downstream tasks such as fine-tuning and quantization on LLM vulnerability. We test foundation models like Mistral, Llama, MosaicML, and their fine-tuned versions. Our research shows that fine-tuning and quantization reduces jailbreak resistance significantly, leading to increased LLM vulnerabilities. Finally, we demonstrate the utility of external guardrails in reducing LLM vulnerabilities.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は非常に人気があり、チャットボットや自動タスク補完エージェントなど、多くのドメインでユースケースが発見されている。 しかし、LDMは、ジェイルブレイク、インジェクション攻撃、プライバシー漏洩攻撃など、さまざまなタイプの攻撃に対して脆弱である。 基礎的なLLMは、悪意のある有害なコンテンツを生成しないことを学ぶために、敵意とアライメントのトレーニングを行っている。 特殊なユースケースでは、これらの基礎的なLCMはより優れた性能と効率のために微調整または量子化される。 LLMの脆弱性に対する微調整や量子化などの下流タスクの影響について検討する。 Mistral、Llama、MosaicMLなどの基盤モデルと、それらの微調整バージョンをテストしています。 我々の研究は、微調整と量子化によってジェイルブレイク抵抗が大幅に減少し、LSMの脆弱性が増大することを示している。 最後に,LLMの脆弱性を低減するための外部ガードレールの有用性を示す。

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