Fugu-MT 論文翻訳(概要): GUARD-D-LLM: An LLM-Based Risk Assessment Engine for the Downstream uses of LLMs

論文の概要: GUARD-D-LLM: An LLM-Based Risk Assessment Engine for the Downstream uses of LLMs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11851v1
Date: Tue, 2 Apr 2024 05:25:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-01 07:40:34.616107
Title: GUARD-D-LLM: An LLM-Based Risk Assessment Engine for the Downstream uses of LLMs
Title（参考訳）: GUARD-D-LLM:LLMの下流利用のためのLCMに基づくリスクアセスメントエンジン
Authors: sundaraparipurnan Narayanan, Sandeep Vishwakarma,
Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の下流から発生するリスクについて検討する。テキストベースのユーザ入力から派生した特定のユースケースに関連する脅威を特定し、ランク付けする新しいLCMベースのリスクアセスメントエンジン(GUARD-D-LLM)を導入する。 30の知的エージェントを統合することで、この革新的なアプローチは、悪夢のリスクを特定し、その重症度を測定し、緩和のためのターゲットとなる提案を提供し、リスク認識開発を促進する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Amidst escalating concerns about the detriments inflicted by AI systems, risk management assumes paramount importance, notably for high-risk applications as demanded by the European Union AI Act. Guidelines provided by ISO and NIST aim to govern AI risk management; however, practical implementations remain scarce in scholarly works. Addressing this void, our research explores risks emanating from downstream uses of large language models (LLMs), synthesizing a taxonomy grounded in earlier research. Building upon this foundation, we introduce a novel LLM-based risk assessment engine (GUARD-D-LLM: Guided Understanding and Assessment for Risk Detection for Downstream use of LLMs) designed to pinpoint and rank threats relevant to specific use cases derived from text-based user inputs. Integrating thirty intelligent agents, this innovative approach identifies bespoke risks, gauges their severity, offers targeted suggestions for mitigation, and facilitates risk-aware development. The paper also documents the limitations of such an approach along with way forward suggestions to augment experts in such risk assessment thereby leveraging GUARD-D-LLM in identifying risks early on and enabling early mitigations. This paper and its associated code serve as a valuable resource for developers seeking to mitigate risks associated with LLM-based applications.
Abstract（参考訳）: AIシステムによる有害行為に対する懸念の高まりの中で、リスク管理は特に欧州連合のAI法で要求されるハイリスクな応用において、最重要事項を想定している。 ISO と NIST が提供するガイドラインは,AI のリスク管理を統括することを目的としているが,学術研究の実践は乏しい。この空白に対処するため,本研究では,大規模言語モデル(LLM)の下流から発生するリスクについて検討し,先行研究に基づく分類学の合成を行った。本研究は,LLMに基づくリスク評価エンジン(GUARD-D-LLM: Guided Understanding and Assessment for Risk Detection for Downstream use of LLMs)を導入し,テキストベースのユーザ入力から得られた特定のユースケースに関する脅威を特定し,ランク付けする。 30の知的エージェントを統合することで、この革新的なアプローチは、悪夢のリスクを特定し、その重症度を測定し、緩和のためのターゲットとなる提案を提供し、リスク認識開発を促進する。また、このようなアプローチの限界と、リスクアセスメントにおける専門家の強化への提言を文書化し、早期のリスクの特定と早期の軽減を可能にするGUARD-D-LLMを活用している。本稿とその関連コードは,LLMベースのアプリケーションに関連するリスクを軽減するために,開発者の貴重なリソースとして機能する。

関連論文リスト

Navigating the Risks: A Survey of Security, Privacy, and Ethics Threats in LLM-Based Agents [67.07177243654485]
この調査は、大規模言語モデルに基づくエージェントが直面するさまざまな脅威を収集、分析する。 LLMをベースとしたエージェントの6つの重要な特徴を概説する。 4つの代表エージェントをケーススタディとして選択し,実践的に直面する可能性のあるリスクを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-14T15:40:04Z)
Quantifying Risk Propensities of Large Language Models: Ethical Focus and Bias Detection through Role-Play [0.43512163406552007]
大きな言語モデル(LLM)がより普及するにつれて、その安全性、倫理、潜在的なバイアスに対する懸念が高まっている。本研究は,認知科学からLLMまで,Domain-Specific Risk-Taking(DOSPERT)尺度を革新的に適用する。本研究では,LLMの倫理的リスク態度を深く評価するために,倫理的意思決定リスク態度尺度(EDRAS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-26T15:55:21Z)
Risks and NLP Design: A Case Study on Procedural Document QA [52.557503571760215]
より具体的なアプリケーションやユーザに対して分析を専門化すれば,ユーザに対するリスクや害の明確な評価が可能になる,と我々は主張する。リスク指向のエラー分析を行い、リスクの低減とパフォーマンスの向上を図り、将来のシステムの設計を通知する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-16T17:23:43Z)
InferAct: Inferring Safe Actions for LLM-Based Agents Through Preemptive Evaluation and Human Feedback [70.54226917774933]
本稿では,リスク行動が実行される前に,潜在的なエラーを積極的に検出する新しい手法であるInferActを紹介する。 InferActは人間のプロキシとして機能し、安全でないアクションを検出し、ユーザーの介入を警告する。広く使われている3つのタスクの実験は、InferActの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-16T15:24:44Z)
Unveiling the Misuse Potential of Base Large Language Models via In-Context Learning [61.2224355547598]
大規模言語モデル(LLM)のオープンソース化は、アプリケーション開発、イノベーション、科学的進歩を加速させる。我々の調査は、この信念に対する重大な監視を露呈している。我々の研究は、慎重に設計されたデモを配置することにより、ベースLSMが悪意のある命令を効果的に解釈し実行できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-16T13:22:54Z)
Risk and Response in Large Language Models: Evaluating Key Threat Categories [6.436286493151731]
本稿では,Large Language Models (LLMs) におけるリスクアセスメントのプレッシャーについて考察する。人為的レッドチームデータセットを利用することで、情報ハザード、悪用、差別/憎しみのあるコンテンツなど、主要なリスクカテゴリを分析します。以上の結果から,LSMは情報ハザードを有害とみなす傾向があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-22T06:46:40Z)
Prioritizing Safeguarding Over Autonomy: Risks of LLM Agents for Science [65.77763092833348]
大規模言語モデル(LLM)を利用したインテリジェントエージェントは、自律的な実験を行い、様々な分野にわたる科学的発見を促進する上で、大きな可能性を証明している。彼らの能力は有望だが、これらのエージェントは安全性を慎重に考慮する必要がある新たな脆弱性も導入している。本稿では,科学領域におけるLSMをベースとしたエージェントの脆弱性の徹底的な調査を行い,その誤用に伴う潜在的なリスクに光を当て,安全性対策の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-06T18:54:07Z)
RiskQ: Risk-sensitive Multi-Agent Reinforcement Learning Value Factorization [49.26510528455664]
本稿では,リスクに敏感な個人・グローバル・マックス(RIGM)の原則を,個人・グローバル・マックス(IGM)と分散IGM(DIGM)の原則の一般化として紹介する。 RiskQは広範な実験によって有望な性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-03T07:18:36Z)
Deep Learning for Systemic Risk Measures [3.274367403737527]
本研究の目的は,システム的リスク対策のための新しい方法論の枠組みを検討することである。この新たな枠組みの下で、システム的リスク対策は、集約されたシステムを保護する最小限の現金として解釈できる。ディープラーニングは、金融モデリングやリスク管理においてますます注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-02T05:01:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。