論文の概要: Code-Switching Red-Teaming: LLM Evaluation for Safety and Multilingual Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15481v2
• Date: Sat, 02 Nov 2024 06:21:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:44:51.090611
• Title: Code-Switching Red-Teaming: LLM Evaluation for Safety and Multilingual Understanding
• Title（参考訳）: コード切り替え型レッドチーム: 安全性と多言語理解のためのLLM評価
• Authors: Haneul Yoo, Yongjin Yang, Hwaran Lee,
• Abstract要約: 赤チームクエリのコードスイッチングは、大規模言語モデル(LLM)の望ましくない振る舞いを効果的に引き出すことができる コードスイッチング型リピートクエリを合成するための,シンプルで効果的なフレームワークCSRTを導入する。 CSRTは,既存の多言語リピート技術よりも大幅に優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.154013836043816
• License:
• Abstract: As large language models (LLMs) have advanced rapidly, concerns regarding their safety have become prominent. In this paper, we discover that code-switching in red-teaming queries can effectively elicit undesirable behaviors of LLMs, which are common practices in natural language. We introduce a simple yet effective framework, CSRT, to synthesize code-switching red-teaming queries and investigate the safety and multilingual understanding of LLMs comprehensively. Through extensive experiments with ten state-of-the-art LLMs and code-switching queries combining up to 10 languages, we demonstrate that the CSRT significantly outperforms existing multilingual red-teaming techniques, achieving 46.7% more attacks than standard attacks in English and being effective in conventional safety domains. We also examine the multilingual ability of those LLMs to generate and understand code-switching texts. Additionally, we validate the extensibility of the CSRT by generating code-switching attack prompts with monolingual data. We finally conduct detailed ablation studies exploring code-switching and propound unintended correlation between resource availability of languages and safety alignment in existing multilingual LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が急速に進歩するにつれて、その安全性に関する懸念が高まっている。 本稿では,自然言語の慣行であるLLMの好ましくない振る舞いを効果的に引き出すことができることを明らかにする。 コードスイッチングされたリピートクエリを合成し,LLMの安全性と多言語的理解を包括的に調査する,シンプルで効果的なフレームワークCSRTを提案する。 10の最先端のLCMと10の言語を組み合わせたコードスイッチングクエリによる広範な実験により、CSRTは既存の多言語的リピート手法を著しく上回り、英語の標準攻撃よりも46.7%のアタックを達成し、従来の安全領域で有効であることを実証した。 また、それらのLLMがコードスイッチングテキストを生成・理解する多言語的能力についても検討する。 さらに、単言語データを用いてコードスイッチング攻撃プロンプトを生成することにより、CSRTの拡張性を検証する。 言語資源の可利用性と既存の多言語LLMにおける安全性の整合性との間には,コードスイッチングと意図しない相関関係を探索する詳細なアブレーション研究を行った。

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