論文の概要: Current state of LLM Risks and AI Guardrails

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12934v1
• Date: Sun, 16 Jun 2024 22:04:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 00:37:55.283838
• Title: Current state of LLM Risks and AI Guardrails
• Title（参考訳）: LLMリスクとAIガードレールの現状
• Authors: Suriya Ganesh Ayyamperumal, Limin Ge,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はますます洗練され、安全性と信頼性が最優先されるセンシティブなアプリケーションに広くデプロイされるようになる。 これらのリスクは、LSMを望ましい行動と整合させ、潜在的な害を軽減するために、"ガードレール"の開発を必要とする。 本研究は,LLMの展開に伴うリスクを調査し,ガードレールの実装とモデルアライメント技術に対する現在のアプローチを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have become increasingly sophisticated, leading to widespread deployment in sensitive applications where safety and reliability are paramount. However, LLMs have inherent risks accompanying them, including bias, potential for unsafe actions, dataset poisoning, lack of explainability, hallucinations, and non-reproducibility. These risks necessitate the development of "guardrails" to align LLMs with desired behaviors and mitigate potential harm. This work explores the risks associated with deploying LLMs and evaluates current approaches to implementing guardrails and model alignment techniques. We examine intrinsic and extrinsic bias evaluation methods and discuss the importance of fairness metrics for responsible AI development. The safety and reliability of agentic LLMs (those capable of real-world actions) are explored, emphasizing the need for testability, fail-safes, and situational awareness. Technical strategies for securing LLMs are presented, including a layered protection model operating at external, secondary, and internal levels. System prompts, Retrieval-Augmented Generation (RAG) architectures, and techniques to minimize bias and protect privacy are highlighted. Effective guardrail design requires a deep understanding of the LLM's intended use case, relevant regulations, and ethical considerations. Striking a balance between competing requirements, such as accuracy and privacy, remains an ongoing challenge. This work underscores the importance of continuous research and development to ensure the safe and responsible use of LLMs in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はますます洗練され、安全性と信頼性が最優先されるセンシティブなアプリケーションに広くデプロイされるようになる。 しかし、LSMには、バイアス、安全でない行動の可能性、データセット中毒、説明可能性の欠如、幻覚、再現不能など、それらに伴う固有のリスクがある。 これらのリスクは、LSMを望ましい行動と整合させ、潜在的な害を軽減するために、"ガードレール"の開発を必要とする。 本研究は,LLMの展開に伴うリスクを調査し,ガードレールの実装とモデルアライメント技術に対する現在のアプローチを評価する。 本稿では,本質的・外生的バイアス評価手法について検討し,AI開発における公正度指標の重要性について考察する。 エージェントLSMの安全性と信頼性について検討し、テスト容易性、フェールセーフ、状況認識の必要性を強調した。 外部, 二次, 内部レベルで動作する層状保護モデルを含む, LLMの保護のための技術戦略が提示される。 システムプロンプト、検索型拡張生成(RAG)アーキテクチャ、バイアスを最小限に抑え、プライバシを保護する技術が強調されている。 効果的なガードレールの設計には、LLMの意図したユースケース、関連する規制、倫理的考察を深く理解する必要がある。 正確性やプライバシといった競合する要件のバランスを取ることは、現在も進行中の課題です。 この研究は、現実世界のアプリケーションにおけるLLMの安全かつ責任ある使用を保証するために、継続的研究と開発の重要性を強調している。

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