論文の概要: Uncertainty is Fragile: Manipulating Uncertainty in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11282v2
• Date: Wed, 17 Jul 2024 02:34:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 11:42:46.341906
• Title: Uncertainty is Fragile: Manipulating Uncertainty in Large Language Models
• Title（参考訳）: 不確実性:大規模言語モデルにおける不確実性を操作する
• Authors: Qingcheng Zeng, Mingyu Jin, Qinkai Yu, Zhenting Wang, Wenyue Hua, Zihao Zhou, Guangyan Sun, Yanda Meng, Shiqing Ma, Qifan Wang, Felix Juefei-Xu, Kaize Ding, Fan Yang, Ruixiang Tang, Yongfeng Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、出力の信頼性が不可欠である様々な高い領域で採用されている。 本研究では,不確実性推定の脆弱性を調査し,攻撃の可能性を探る。 攻撃者がLSMにバックドアを埋め込むことができ、入力中の特定のトリガーによって起動されると、最終的な出力に影響を与えることなくモデルの不確実性を操作できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.76293901420146
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are employed across various high-stakes domains, where the reliability of their outputs is crucial. One commonly used method to assess the reliability of LLMs' responses is uncertainty estimation, which gauges the likelihood of their answers being correct. While many studies focus on improving the accuracy of uncertainty estimations for LLMs, our research investigates the fragility of uncertainty estimation and explores potential attacks. We demonstrate that an attacker can embed a backdoor in LLMs, which, when activated by a specific trigger in the input, manipulates the model's uncertainty without affecting the final output. Specifically, the proposed backdoor attack method can alter an LLM's output probability distribution, causing the probability distribution to converge towards an attacker-predefined distribution while ensuring that the top-1 prediction remains unchanged. Our experimental results demonstrate that this attack effectively undermines the model's self-evaluation reliability in multiple-choice questions. For instance, we achieved a 100 attack success rate (ASR) across three different triggering strategies in four models. Further, we investigate whether this manipulation generalizes across different prompts and domains. This work highlights a significant threat to the reliability of LLMs and underscores the need for future defenses against such attacks. The code is available at https://github.com/qcznlp/uncertainty_attack.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、出力の信頼性が不可欠である様々な高い領域で採用されている。 LLMの応答の信頼性を評価する方法として、不確実性推定(英語版)がある。 LLMにおける不確実性推定の精度向上に焦点が当てられているが、本研究では不確実性推定の脆弱性を調査し、攻撃の可能性を探る。 攻撃者がLSMにバックドアを埋め込むことができ、入力中の特定のトリガーによって起動されると、最終的な出力に影響を与えることなくモデルの不確実性を操作できることを示す。 具体的には,提案手法は,LLMの出力確率分布を変化させることができ,その確率分布を攻撃者が予め定義した分布に収束させ,トップ1の予測が変化しないことを保証する。 実験の結果,この攻撃は,複数項目の質問において,モデルの自己評価信頼性を効果的に損なうことが示された。 例えば、攻撃成功率(ASR)は4つのモデルで3つの異なるトリガー戦略で達成しました。 さらに、この操作が異なるプロンプトやドメインにまたがって一般化するかどうかについても検討する。 この研究は、LSMの信頼性に対する重大な脅威を強調し、そのような攻撃に対する将来の防衛の必要性を浮き彫りにしている。 コードはhttps://github.com/qcznlp/uncertainty_ attackで公開されている。

関連論文リスト

• Evaluating language models as risk scores [23.779329697527054]
  質問応答 LLM を用いてリスクスコアを生成するソフトウェアパッケージである folktexts を紹介する。 提案した5つのベンチマークタスクにまたがって17の最近のLCMを評価した。 複数選択質問応答によるゼロショットリスクスコアは高い予測信号を持つが、広く誤校正されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-19T18:13:37Z)
• Jailbreaking as a Reward Misspecification Problem [80.52431374743998]
  本稿では,この脆弱性をアライメントプロセス中に不特定性に対処する新たな視点を提案する。 本稿では,報酬の相違の程度を定量化し,その有効性を実証する指標ReGapを紹介する。 ReMissは、報酬ミスの空間で敵のプロンプトを生成する自動レッドチームリングシステムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T15:12:27Z)
• Cycles of Thought: Measuring LLM Confidence through Stable Explanations [53.15438489398938]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なベンチマークで人間レベルの精度に到達し、さらに超えることができるが、不正確な応答における過度な自信は、依然として十分に文書化された障害モードである。 本稿では,LLMの不確実性を測定するためのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T16:35:30Z)
• Evaluating Uncertainty-based Failure Detection for Closed-Loop LLM Planners [10.746821861109176]
  大型言語モデル(LLM)は、ロボットタスクのためのゼロショットタスクプランナーとして、目覚ましいパフォーマンスをみせている。 しかし、以前の研究のオープンループの性質は、LSMベースの計画がエラーを起こしやすく、脆弱である。 本研究では,不確実性に基づくMLLM故障検出装置をベースとした,閉ループLLMに基づくKnowLoop計画のためのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-01T12:52:06Z)
• Decomposing Uncertainty for Large Language Models through Input Clarification Ensembling [69.83976050879318]
  大規模言語モデル(LLM)では、不確実性の原因を特定することが、信頼性、信頼性、解釈可能性を改善するための重要なステップである。 本稿では,LLMのための不確実性分解フレームワークについて述べる。 提案手法は,入力に対する一連の明確化を生成し,それらをLLMに入力し,対応する予測をアンサンブルする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-15T05:58:35Z)
• Embers of Autoregression: Understanding Large Language Models Through the Problem They are Trained to Solve [21.55766758950951]
  我々は、単語予測タスクを解決するために、大規模言語モデルが採用する戦略について予測する。 11 つのタスクで 2 つの LLM を評価し,LLM が確率の影響を受けていることを示す。 我々は、LSMをまるで人間であるかのように評価するのではなく、異なるタイプのシステムとして扱うべきだと結論付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-24T13:35:28Z)
• Can LLMs Express Their Uncertainty? An Empirical Evaluation of Confidence Elicitation in LLMs [60.61002524947733]
  従来の信頼性推論手法は、内部モデル情報やモデル微調整へのホワイトボックスアクセスに依存していた。 これにより、不確実性推定のためのブラックボックスアプローチの未解決領域を探索する必要性が高まっている。 言語的信頼を導き出すための戦略の推進、複数の応答を生成するためのサンプリング方法、一貫性を計算するための集約手法の3つの要素からなる体系的フレームワークを定義する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-22T17:31:44Z)
• Generating with Confidence: Uncertainty Quantification for Black-box Large Language Models [37.63939774027709]
  自然言語生成(NLG)に特化した大規模言語モデル(LLM)が,最近,有望な機能を示すようになった。 我々は、信頼できない結果が無視されるか、さらなる評価のために得られるような、選択的なNLG*に適用し、いくつかの信頼/不確実性対策を提案し、比較する。 その結果, セマンティックな分散の簡易な測定は, LLM応答の質の信頼性を予測できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T16:31:26Z)
• FLIP: A Provable Defense Framework for Backdoor Mitigation in Federated Learning [66.56240101249803]
  我々は,クライアントの強固化がグローバルモデル(および悪意のあるクライアント)に与える影響について検討する。 本稿では, 逆エンジニアリングによる防御手法を提案するとともに, 堅牢性を保証して, 改良を実現できることを示す。 競合する8つのSOTA防御法について, 単発および連続のFLバックドア攻撃に対して, 提案手法の実証的優位性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-23T22:24:03Z)

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。