論文の概要: Understanding Jailbreak Success: A Study of Latent Space Dynamics in Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09289v1
- Date: Thu, 13 Jun 2024 16:26:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-14 16:55:18.327078
- Title: Understanding Jailbreak Success: A Study of Latent Space Dynamics in Large Language Models
- Title（参考訳）: 脱獄の成功を理解する:大規模言語モデルにおける潜在空間ダイナミクスの研究
- Authors: Sarah Ball, Frauke Kreuter, Nina Rimsky,
- Abstract要約: 本稿では,異なるジェイルブレイク入力に対するモデルアクティベーションの解析を行う。
我々は、ジェイルブレイクの有効性を他のクラスから軽減するための単一のクラスからジェイルブレイクベクトルを抽出できることを発見した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.547063832007314
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conversational Large Language Models are trained to refuse to answer harmful questions. However, emergent jailbreaking techniques can still elicit unsafe outputs, presenting an ongoing challenge for model alignment. To better understand how different jailbreak types circumvent safeguards, this paper analyses model activations on different jailbreak inputs. We find that it is possible to extract a jailbreak vector from a single class of jailbreaks that works to mitigate jailbreak effectiveness from other classes. This may indicate that different kinds of effective jailbreaks operate via similar internal mechanisms. We investigate a potential common mechanism of harmfulness feature suppression, and provide evidence for its existence by looking at the harmfulness vector component. These findings offer actionable insights for developing more robust jailbreak countermeasures and lay the groundwork for a deeper, mechanistic understanding of jailbreak dynamics in language models.
- Abstract（参考訳）: 会話型大規模言語モデルは、有害な質問に答えることを拒否するように訓練されている。
しかし、緊急のジェイルブレイク技術は、モデルアライメントの継続的な課題として、安全でない出力を引き出す可能性がある。
異なるジェイルブレイクタイプがセーフガードを回避しているかをよりよく理解するために,異なるジェイルブレイク入力のモデルアクティベーションを解析する。
我々は、ジェイルブレイクの有効性を他のクラスから軽減するための単一のクラスからジェイルブレイクベクトルを抽出できることを発見した。
これは、異なる種類の効果的なジェイルブレイクが、同様の内部メカニズムを介して動作することを示しているかもしれない。
有害性特徴抑制の潜在的共通メカニズムについて検討し, 有害性ベクトル成分に着目してその存在を実証する。
これらの発見は、より堅牢なジェイルブレイク対策を開発するための実用的な洞察を与え、言語モデルにおけるジェイルブレイクのダイナミクスのより深く、機械的な理解の基礎を築いた。
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