論文の概要: Safety Alignment Should Be Made More Than Just a Few Tokens Deep

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05946v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 00:35:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 15:25:59.253720
• Title: Safety Alignment Should Be Made More Than Just a Few Tokens Deep
• Title（参考訳）: 安全アライメントは、ほんの少しの深さ以上のものを作るべきだ
• Authors: Xiangyu Qi, Ashwinee Panda, Kaifeng Lyu, Xiao Ma, Subhrajit Roy, Ahmad Beirami, Prateek Mittal, Peter Henderson,
• Abstract要約: 現在のLarge Language Models(LLM)の安全性アライメントは脆弱である。 比較的単純な攻撃、あるいは微調整さえも、ジェイルブレイク対応のモデルを作ることができる。 最初の数個のトークン以上の安全性アライメントの強化は、一般的なエクスプロイトに対するロバスト性を大幅に向上させる可能性があることを、私たちは示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.823599143711235
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The safety alignment of current Large Language Models (LLMs) is vulnerable. Relatively simple attacks, or even benign fine-tuning, can jailbreak aligned models. We argue that many of these vulnerabilities are related to a shared underlying issue: safety alignment can take shortcuts, wherein the alignment adapts a model's generative distribution primarily over only its very first few output tokens. We refer to this issue as shallow safety alignment. In this paper, we present case studies to explain why shallow safety alignment can exist and provide evidence that current aligned LLMs are subject to this issue. We also show how these findings help explain multiple recently discovered vulnerabilities in LLMs, including the susceptibility to adversarial suffix attacks, prefilling attacks, decoding parameter attacks, and fine-tuning attacks. Importantly, we discuss how this consolidated notion of shallow safety alignment sheds light on promising research directions for mitigating these vulnerabilities. For instance, we show that deepening the safety alignment beyond just the first few tokens can often meaningfully improve robustness against some common exploits. Finally, we design a regularized finetuning objective that makes the safety alignment more persistent against fine-tuning attacks by constraining updates on initial tokens. Overall, we advocate that future safety alignment should be made more than just a few tokens deep.
• Abstract（参考訳）: 現在のLarge Language Models(LLM)の安全性アライメントは脆弱である。 比較的単純な攻撃、あるいは微調整さえも、ジェイルブレイク対応のモデルを作ることができる。 安全アライメントはショートカットを取ることができ、アライメントはモデルの生成的分布を、ごく少数の出力トークンのみに適応させる。 我々はこの問題を浅瀬安全アライメントと呼んでいる。 本稿では,なぜ浅層安全アライメントが存在するのかを説明するケーススタディと,現在のLCMがこの問題に対処する証拠を提供する。 また,最近発見されたLDMの脆弱性について,逆サフィックス攻撃に対する感受性,プリフィル攻撃,デコードパラメータ攻撃,微調整攻撃などを説明する上でも有効であることを示す。 重要なことは、この浅層安全アライメントの概念の統合が、これらの脆弱性を緩和するための有望な研究方向性に光を当てることについて論じる。 例えば、最初の数個のトークン以上の安全性アライメントの強化は、いくつかの一般的なエクスプロイトに対する堅牢性を有意義に改善できることが示されています。 最後に,初期トークンの更新を制限することにより,安全アライメントをより永続的にする,正規化された微調整目標を設計する。 全体として、将来の安全性の整合性は、ほんの少しのトークンよりも深いものにすべきだ、と私たちは主張します。

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