論文の概要: Poser: Unmasking Alignment Faking LLMs by Manipulating Their Internals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05466v1
• Date: Wed, 8 May 2024 23:44:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 14:32:26.009890
• Title: Poser: Unmasking Alignment Faking LLMs by Manipulating Their Internals
• Title（参考訳）: ポザー:内部を操作してLSMを偽装するアライメント
• Authors: Joshua Clymer, Caden Juang, Severin Field,
• Abstract要約: 324組のLarge Language Models (LLM) からなるベンチマークを導入する。 各ペアの1つのモデルは一貫して良性(整列)である 他のモデルは、捕らえられそうにないシナリオ(アライメント・フェイキング)で間違った振る舞いをする
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Like a criminal under investigation, Large Language Models (LLMs) might pretend to be aligned while evaluated and misbehave when they have a good opportunity. Can current interpretability methods catch these 'alignment fakers?' To answer this question, we introduce a benchmark that consists of 324 pairs of LLMs fine-tuned to select actions in role-play scenarios. One model in each pair is consistently benign (aligned). The other model misbehaves in scenarios where it is unlikely to be caught (alignment faking). The task is to identify the alignment faking model using only inputs where the two models behave identically. We test five detection strategies, one of which identifies 98% of alignment-fakers.
• Abstract（参考訳）: 捜査中の犯罪者のように、LLM(Large Language Models)は、良い機会があるときに評価され、誤った振る舞いをしているふりをするかもしれない。 現在の解釈可能性法はこれらの「アライメントフェイカー」をキャッチできるのか? そこで本研究では,ロールプレイシナリオにおけるアクション選択のために微調整された324組のLLMからなるベンチマークを提案する。 各ペアの1つのモデルは一貫して良性(整列)である。 他のモデルでは、捕らえられそうにないシナリオ(アライメント・フェイキング)で誤動作します。 この課題は、2つのモデルが同一に振る舞う入力のみを用いてアライメントフェイキングモデルを特定することである。 我々は5つの検出戦略を検証し、そのうちの1つはアライメントフェイカーの98%を識別する。

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