論文の概要: OR-Bench: An Over-Refusal Benchmark for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20947v1
• Date: Fri, 31 May 2024 15:44:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 13:48:55.102988
• Title: OR-Bench: An Over-Refusal Benchmark for Large Language Models
• Title（参考訳）: OR-Bench: 大規模言語モデルに対する過剰な拒否ベンチマーク
• Authors: Justin Cui, Wei-Lin Chiang, Ion Stoica, Cho-Jui Hsieh,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、悪意のある出力を防ぐために慎重に安全アライメントを必要とする。 「本研究は、一見有毒なプロンプトの大規模集合を自動生成する新しい方法を提案する。」 次に,8つのモデルファミリーにまたがる25のLLMの過剰拒絶量を測定するための総合的研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.34666117785179
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) require careful safety alignment to prevent malicious outputs. While significant research focuses on mitigating harmful content generation, the enhanced safety often come with the side effect of over-refusal, where the LLMs may reject innocuous prompts and become less helpful. Although the issue of over-refusal has been empirically observed, a systematic measurement is challenging due to the difficulty of crafting prompts that appear harmful but are benign. This study proposes a novel method for automatically generating large-scale sets of ``seemingly toxic prompts'' (benign prompts likely rejected by LLMs). Leveraging this technique, we introduce OR-Bench, the first large-scale over-refusal benchmark. OR-Bench comprises 80,000 seemingly toxic prompts across 10 common rejection categories, a subset of around 1,000 hard prompts that are challenging even for state-of-the-art LLMs, and an additional 600 toxic prompts to prevent indiscriminate responses. We then conduct a comprehensive study to measure the over-refusal of 25 popular LLMs across 8 model families. Our datasets are available at https://huggingface.co/datasets/bench-llm/OR-Bench and the corresponding demo can be found at https://huggingface.co/spaces/bench-llm/or-bench. We hope this benchmark can help the community develop better safety aligned models.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、悪意のある出力を防ぐために慎重に安全アライメントを必要とする。 有害なコンテンツ生成を緩和することに焦点を当てた重要な研究であるが、安全性の向上は、LLMが無害なプロンプトを拒絶し、役に立たないという、過剰な拒絶の副作用を伴うことが多い。 過剰拒絶の問題は実証的に観察されているが、有害に見えるが良心的なプロンプトの製作が困難であるため、体系的な測定は困難である。 そこで本研究では,LLMによって拒否される可能性のある「有害なプロンプト」の大規模集合を自動生成する手法を提案する。 この手法を活用することで、最初の大規模オーバーリファレンスベンチマークであるOR-Benchを導入する。 OR-Benchは10の共通の拒絶カテゴリーに80,000の有害なプロンプト、1000のハードプロンプトのサブセット、そして600の有害なプロンプトからなり、無差別な反応を防いでいる。 次に,8つのモデルファミリーにまたがる25のLLMの過剰拒絶量を測定するための総合的研究を行った。 データセットはhttps://huggingface.co/datasets/bench-llm/OR-Benchで、対応するデモはhttps://huggingface.co/spaces/bench-llm/or-benchで見ることができる。 このベンチマークが、コミュニティがより安全なモデルを開発するのに役立つことを願っています。

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