論文の概要: Take a Look at it! Rethinking How to Evaluate Language Model Jailbreak
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06407v1
- Date: Tue, 9 Apr 2024 15:54:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 14:01:33.841848
- Title: Take a Look at it! Rethinking How to Evaluate Language Model Jailbreak
- Title（参考訳）: これを見てみよう!言語モデルジェイルブレイクの評価方法を再考する
- Authors: Hongyu Cai, Arjun Arunasalam, Leo Y. Lin, Antonio Bianchi, Z. Berkay Celik,
- Abstract要約: 言語モデルジェイルブレイクを評価するために, 3つの指標, 保護違反, 情報性, 相対真理性を提案する。
3つの悪意のある意図的データセットと3つのジェイルブレイクシステムから生成されたベンチマークデータセットで、我々の測定値を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.301224741410312
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have become increasingly integrated with various applications. To ensure that LLMs do not generate unsafe responses, they are aligned with safeguards that specify what content is restricted. However, such alignment can be bypassed to produce prohibited content using a technique commonly referred to as jailbreak. Different systems have been proposed to perform the jailbreak automatically. These systems rely on evaluation methods to determine whether a jailbreak attempt is successful. However, our analysis reveals that current jailbreak evaluation methods have two limitations. (1) Their objectives lack clarity and do not align with the goal of identifying unsafe responses. (2) They oversimplify the jailbreak result as a binary outcome, successful or not. In this paper, we propose three metrics, safeguard violation, informativeness, and relative truthfulness, to evaluate language model jailbreak. Additionally, we demonstrate how these metrics correlate with the goal of different malicious actors. To compute these metrics, we introduce a multifaceted approach that extends the natural language generation evaluation method after preprocessing the response. We evaluate our metrics on a benchmark dataset produced from three malicious intent datasets and three jailbreak systems. The benchmark dataset is labeled by three annotators. We compare our multifaceted approach with three existing jailbreak evaluation methods. Experiments demonstrate that our multifaceted evaluation outperforms existing methods, with F1 scores improving on average by 17% compared to existing baselines. Our findings motivate the need to move away from the binary view of the jailbreak problem and incorporate a more comprehensive evaluation to ensure the safety of the language model.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションとますます統合されている。
LLMが安全でない応答を生成しないことを保証するため、制限されたコンテンツを指定するセーフガードと整合している。
しかし、このようなアライメントは、一般的にジェイルブレイクと呼ばれる技法を用いて禁止コンテンツを作成するためにバイパスすることができる。
ジェイルブレイクを自動実行する様々なシステムが提案されている。
これらのシステムは、ジェイルブレイクの試みが成功したかどうかを判断するために評価手法に依存している。
しかし,本分析の結果,現在の脱獄評価法には2つの限界があることが判明した。
1) 目的は明確さを欠き, 安全でない応答を識別する目標と一致しない。
2) 2つの結果としてジェイルブレイク結果を過度に単純化する。
本稿では,言語モデルジェイルブレイクを評価するために,保護侵害,情報性,相対真理性の3つの指標を提案する。
さらに、これらの指標が、異なる悪意あるアクターの目標とどのように相関しているかを示す。
これらのメトリクスを計算するために,応答前処理後の自然言語生成評価手法を拡張する多面的手法を提案する。
3つの悪意のある意図的データセットと3つのジェイルブレイクシステムから生成されたベンチマークデータセットで、我々の測定値を評価する。
ベンチマークデータセットには3つのアノテーションがラベル付けされている。
多面的アプローチと既存の3つのジェイルブレイク評価手法を比較した。
実験の結果,F1スコアは既存のベースラインに比べて平均17%向上した。
以上の結果から,脱獄問題のバイナリビューから脱却し,言語モデルの安全性を確保するために,より包括的な評価を組み込むことの必要性が示唆された。
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