論文の概要: ALERT: A Comprehensive Benchmark for Assessing Large Language Models' Safety through Red Teaming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08676v2
• Date: Thu, 20 Jun 2024 07:23:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 04:18:42.194257
• Title: ALERT: A Comprehensive Benchmark for Assessing Large Language Models' Safety through Red Teaming
• Title（参考訳）: ALERT: 大規模言語モデルの安全性を評価するための総合ベンチマーク
• Authors: Simone Tedeschi, Felix Friedrich, Patrick Schramowski, Kristian Kersting, Roberto Navigli, Huu Nguyen, Bo Li,
• Abstract要約: ALERTは、新しいきめ細かいリスク分類に基づいて安全性を評価するための大規模なベンチマークである。 脆弱性を特定し、改善を通知し、言語モデルの全体的な安全性を高めることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.86326523181553
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: When building Large Language Models (LLMs), it is paramount to bear safety in mind and protect them with guardrails. Indeed, LLMs should never generate content promoting or normalizing harmful, illegal, or unethical behavior that may contribute to harm to individuals or society. This principle applies to both normal and adversarial use. In response, we introduce ALERT, a large-scale benchmark to assess safety based on a novel fine-grained risk taxonomy. It is designed to evaluate the safety of LLMs through red teaming methodologies and consists of more than 45k instructions categorized using our novel taxonomy. By subjecting LLMs to adversarial testing scenarios, ALERT aims to identify vulnerabilities, inform improvements, and enhance the overall safety of the language models. Furthermore, the fine-grained taxonomy enables researchers to perform an in-depth evaluation that also helps one to assess the alignment with various policies. In our experiments, we extensively evaluate 10 popular open- and closed-source LLMs and demonstrate that many of them still struggle to attain reasonable levels of safety.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)を構築する場合、安全を念頭に置いてガードレールで保護することが最重要である。 実際、LLMは、個人や社会に害をもたらす可能性のある有害、違法、または非倫理的な行動を促進または正規化するコンテンツを生成するべきではない。 この原則は、通常の使用と敵対的な使用の両方に適用される。 そこで本研究では,新たなリスク分類法に基づく安全性評価のための大規模ベンチマークであるALERTを紹介する。 LLMの安全性をレッドチーム方式で評価するために設計され、新しい分類法を用いて分類された45k以上の命令から構成される。 敵対的なテストシナリオにLLMを適用することで、ALERTは脆弱性を特定し、改善を通知し、言語モデルの全体的な安全性を高めることを目指している。 さらに、きめ細かい分類法により、研究者は、様々なポリシーとの整合性を評価するのに役立つ詳細な評価を行うことができる。 実験では,10のオープンソースおよびクローズドソース LLM を広範囲に評価し,その多くが依然として適切なレベルの安全性を達成するのに苦慮していることを示す。

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