論文の概要: Online Safety Analysis for LLMs: a Benchmark, an Assessment, and a Path Forward

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08517v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 14:55:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 14:47:19.128469
• Title: Online Safety Analysis for LLMs: a Benchmark, an Assessment, and a Path Forward
• Title（参考訳）: LLMのオンライン安全分析--ベンチマーク,アセスメント,パスフォワード
• Authors: Xuan Xie, Jiayang Song, Zhehua Zhou, Yuheng Huang, Da Song, Lei Ma,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は多くの分野にまたがって広く応用されている。 その限定的な解釈可能性によって、複数の側面からの安全な操作が懸念される。 近年,LLMの品質保証手法の開発が進められている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.218557081971708
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Large Language Models (LLMs) have seen widespread applications across numerous fields, their limited interpretability poses concerns regarding their safe operations from multiple aspects, e.g., truthfulness, robustness, and fairness. Recent research has started developing quality assurance methods for LLMs, introducing techniques such as offline detector-based or uncertainty estimation methods. However, these approaches predominantly concentrate on post-generation analysis, leaving the online safety analysis for LLMs during the generation phase an unexplored area. To bridge this gap, we conduct in this work a comprehensive evaluation of the effectiveness of existing online safety analysis methods on LLMs. We begin with a pilot study that validates the feasibility of detecting unsafe outputs in the early generation process. Following this, we establish the first publicly available benchmark of online safety analysis for LLMs, including a broad spectrum of methods, models, tasks, datasets, and evaluation metrics. Utilizing this benchmark, we extensively analyze the performance of state-of-the-art online safety analysis methods on both open-source and closed-source LLMs. This analysis reveals the strengths and weaknesses of individual methods and offers valuable insights into selecting the most appropriate method based on specific application scenarios and task requirements. Furthermore, we also explore the potential of using hybridization methods, i.e., combining multiple methods to derive a collective safety conclusion, to enhance the efficacy of online safety analysis for LLMs. Our findings indicate a promising direction for the development of innovative and trustworthy quality assurance methodologies for LLMs, facilitating their reliable deployments across diverse domains.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、様々な分野に広く応用されているが、その限定的な解釈可能性には、複数の側面から安全な操作(例えば、真理性、堅牢性、公正性)に関する懸念が生じる。 近年,LLMの品質保証手法の開発が始まっており,オフライン検出法や不確実性推定法などの手法が導入されている。 しかし、これらの手法は主にポストジェネレーション分析に重点を置いており、生成段階におけるLCMのオンライン安全分析は未調査領域として残されている。 このギャップを埋めるため,既存のオンライン安全分析手法がLCMに与える影響を網羅的に評価する。 まず、初期生成プロセスにおいて、安全でない出力を検出する可能性を検証するパイロット研究から始める。 これに続いて、我々は、LLMのオンライン安全分析の初めての公開ベンチマークを確立し、幅広い手法、モデル、タスク、データセット、評価指標を含む。 本ベンチマークを用いて,オープンソースのLCMとクローズドソースの両方で,最先端のオンライン安全分析手法の性能を広範囲に解析する。 この分析は、個々のメソッドの長所と短所を明らかにし、特定のアプリケーションシナリオとタスク要求に基づいて、最も適切なメソッドを選択するための貴重な洞察を提供する。 さらに,LLMのオンライン安全分析の有効性を高めるために,複数手法を組み合わせて総合的安全結論を導出するハイブリダイゼーション手法の可能性についても検討した。 本研究は,LLMの革新的かつ信頼性の高い品質保証手法の開発に向けた有望な方向性を示すものである。

関連論文リスト

• A Survey on LLM-as-a-Judge [10.257160590560824]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で大きな成功を収めています。 LLMは、従来の専門家主導の評価に代わる魅力的な代替手段である。 LLM-as-a-Judgeシステムはどうやって構築できるのか?
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-23T16:03:35Z)
• Navigating the Risks: A Survey of Security, Privacy, and Ethics Threats in LLM-Based Agents [67.07177243654485]
  この調査は、大規模言語モデルに基づくエージェントが直面するさまざまな脅威を収集、分析する。 LLMをベースとしたエージェントの6つの重要な特徴を概説する。 4つの代表エージェントをケーススタディとして選択し,実践的に直面する可能性のあるリスクを分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T15:40:04Z)
• Beyond Binary: Towards Fine-Grained LLM-Generated Text Detection via Role Recognition and Involvement Measurement [51.601916604301685]
  大規模言語モデル(LLM)は、オンライン談話における信頼を損なう可能性のあるコンテンツを生成する。 現在の手法はバイナリ分類に重点を置いており、人間とAIのコラボレーションのような現実のシナリオの複雑さに対処できないことが多い。 バイナリ分類を超えてこれらの課題に対処するために,LLM生成コンテンツを検出するための新しいパラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T08:14:10Z)
• AI Safety in Generative AI Large Language Models: A Survey [14.737084887928408]
  生成的AI能力を示す大規模言語モデル(LLM)は、採用とイノベーションの加速に直面している。 生成AI(GAI)は、これらのモデルに関連するリスクと安全性に関する懸念を必然的に高める。 本稿では,コンピュータ科学者の視点からAI安全研究の最新の動向について報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-06T09:00:18Z)
• Unveiling the Misuse Potential of Base Large Language Models via In-Context Learning [61.2224355547598]
  大規模言語モデル(LLM)のオープンソース化は、アプリケーション開発、イノベーション、科学的進歩を加速させる。 我々の調査は、この信念に対する重大な監視を露呈している。 我々の研究は、慎重に設計されたデモを配置することにより、ベースLSMが悪意のある命令を効果的に解釈し実行できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T13:22:54Z)
• LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights [62.92811060490876]
  大規模言語モデル(LLM)推論は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを提示している。 本調査は, 研究状況を要約するだけでなく, 屋上モデルに基づく枠組みを導入することによって, 従来の文献レビューから際立っている。 このフレームワークは、ハードウェアデバイスにLSMをデプロイする際のボトルネックを特定し、実用上の問題を明確に理解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T07:33:05Z)
• The Art of Defending: A Systematic Evaluation and Analysis of LLM Defense Strategies on Safety and Over-Defensiveness [56.174255970895466]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理アプリケーションにおいて、ますます重要な役割を担っている。 本稿では,SODE(Safety and Over-Defensiveness Evaluation)ベンチマークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-30T17:37:06Z)
• Evaluating Model-free Reinforcement Learning toward Safety-critical Tasks [70.76757529955577]
  本稿では、国家安全RLの観点から、この領域における先行研究を再考する。 安全最適化と安全予測を組み合わせた共同手法であるUnrolling Safety Layer (USL)を提案する。 この領域のさらなる研究を容易にするため、我々は関連するアルゴリズムを統一パイプラインで再現し、SafeRL-Kitに組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-12T06:30:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。