論文の概要: Representation noising effectively prevents harmful fine-tuning on LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14577v1
• Date: Thu, 23 May 2024 13:51:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 14:55:28.146253
• Title: Representation noising effectively prevents harmful fine-tuning on LLMs
• Title（参考訳）: 表現ノーミングはLLMの有害な微調整を効果的に防止する
• Authors: Domenic Rosati, Jan Wehner, Kai Williams, Łukasz Bartoszcze, David Atanasov, Robie Gonzales, Subhabrata Majumdar, Carsten Maple, Hassan Sajjad, Frank Rudzicz,
• Abstract要約: オープンソースの大規模言語モデル(LLM)のリースは、悪質なアクターがこれらのモデルを有害な目的のために簡単に微調整できるため、デュアルユースリスクをもたらす。 本稿では,攻撃者が重みにアクセスできる場合でも有効である防御機構であるRepresentation Noising(RepNoise)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.451676139178687
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Releasing open-source large language models (LLMs) presents a dual-use risk since bad actors can easily fine-tune these models for harmful purposes. Even without the open release of weights, weight stealing and fine-tuning APIs make closed models vulnerable to harmful fine-tuning attacks (HFAs). While safety measures like preventing jailbreaks and improving safety guardrails are important, such measures can easily be reversed through fine-tuning. In this work, we propose Representation Noising (RepNoise), a defence mechanism that is effective even when attackers have access to the weights and the defender no longer has any control. RepNoise works by removing information about harmful representations such that it is difficult to recover them during fine-tuning. Importantly, our defence is also able to generalize across different subsets of harm that have not been seen during the defence process. Our method does not degrade the general capability of LLMs and retains the ability to train the model on harmless tasks. We provide empirical evidence that the effectiveness of our defence lies in its "depth": the degree to which information about harmful representations is removed across all layers of the LLM.
• Abstract（参考訳）: オープンソースの大規模言語モデル(LLM)のリースは、悪質なアクターがこれらのモデルを有害な目的のために簡単に微調整できるため、デュアルユースリスクをもたらす。 ウェイトをオープンにリリースしなくても、ウェイトステルスと微調整APIによって、クローズドモデルは有害な微調整攻撃(HFA)に対して脆弱になる。 脱獄防止や安全ガードレールの改善といった安全対策は重要であるが、微調整によって容易に逆転できる。 本研究では,攻撃者がウェイトにアクセスできなくなったり,ディフェンダーが制御できなくなったりしても有効である防御機構であるRepresentation Noising(RepNoise)を提案する。 RepNoiseは、有害な表現に関する情報を取り除き、微調整中にそれらを回復することは困難である。 重要なことは、我々の防衛は防衛プロセス中に見られていない様々な害のサブセットにまたがって一般化できるということです。 LLMの一般的な能力は低下せず、無害なタスクでモデルを訓練する能力を維持している。 LLMのすべての層で有害な表現に関する情報が取り除かれる程度に、我々の防衛の有効性が「深み」にあるという実証的な証拠を提供する。

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