論文の概要: SEAS: Self-Evolving Adversarial Safety Optimization for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02632v1
• Date: Mon, 5 Aug 2024 16:55:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 12:56:48.533065
• Title: SEAS: Self-Evolving Adversarial Safety Optimization for Large Language Models
• Title（参考訳）: SEAS: 大規模言語モデルの自己進化型対人安全最適化
• Authors: Muxi Diao, Rumei Li, Shiyang Liu, Guogang Liao, Jingang Wang, Xunliang Cai, Weiran Xu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は能力と影響力を向上し続け、セキュリティを確保し、有害な出力を防ぐことが重要になっている。 これらの問題に対処するための有望なアプローチは、レッドチームのための敵のプロンプトを自動的に生成するトレーニングモデルである。 mathbfStextelf-mathbfEtextvolving mathbfAtextdversarial mathbfStextafetyety mathbf(SEAS)$ Optimization frameworkを紹介します。 SEASはイニシアティブ、アタック、アドバーサの3段階を繰り返す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.486685336959482
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) continue to advance in capability and influence, ensuring their security and preventing harmful outputs has become crucial. A promising approach to address these concerns involves training models to automatically generate adversarial prompts for red teaming. However, the evolving subtlety of vulnerabilities in LLMs challenges the effectiveness of current adversarial methods, which struggle to specifically target and explore the weaknesses of these models. To tackle these challenges, we introduce the $\mathbf{S}\text{elf-}\mathbf{E}\text{volving }\mathbf{A}\text{dversarial }\mathbf{S}\text{afety }\mathbf{(SEAS)}$ optimization framework, which enhances security by leveraging data generated by the model itself. SEAS operates through three iterative stages: Initialization, Attack, and Adversarial Optimization, refining both the Red Team and Target models to improve robustness and safety. This framework reduces reliance on manual testing and significantly enhances the security capabilities of LLMs. Our contributions include a novel adversarial framework, a comprehensive safety dataset, and after three iterations, the Target model achieves a security level comparable to GPT-4, while the Red Team model shows a marked increase in attack success rate (ASR) against advanced models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は能力と影響力を向上し続けており、セキュリティの確保と有害なアウトプットの防止が重要になっている。 これらの問題に対処するための有望なアプローチは、レッドチームのための敵のプロンプトを自動的に生成するトレーニングモデルである。 しかし、LSMの脆弱性の進化的な微妙さは、これらのモデルの弱点を特に標的にし、探究するのに苦労する現在の敵法の有効性に挑戦する。 これらの課題に対処するために、$\mathbf{S}\text{elf-}\mathbf{E}\text{volving }\mathbf{A}\text{dversarial }\mathbf{S}\text{afety }\mathbf{(SEAS)}$最適化フレームワークを導入する。 SEASは、初期化、攻撃、および敵最適化という3つの反復的な段階を経験し、堅牢性と安全性を改善するために、レッドチームとターゲットモデルの両方を精錬する。 このフレームワークは手動テストへの依存を減らし、LLMのセキュリティ機能を大幅に強化する。 私たちのコントリビューションには、新しい敵のフレームワーク、包括的な安全データセット、そして3回のイテレーションの後、TargetモデルはGPT-4に匹敵するセキュリティレベルを達成する一方、Red Teamモデルは、高度なモデルに対する攻撃成功率(ASR)が顕著に増加することを示している。

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