論文の概要: WalledEval: A Comprehensive Safety Evaluation Toolkit for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03837v2
• Date: Thu, 8 Aug 2024 18:05:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 17:49:41.618654
• Title: WalledEval: A Comprehensive Safety Evaluation Toolkit for Large Language Models
• Title（参考訳）: WalledEval: 大規模言語モデルのための総合的安全評価ツールキット
• Authors: Prannaya Gupta, Le Qi Yau, Hao Han Low, I-Shiang Lee, Hugo Maximus Lim, Yu Xin Teoh, Jia Hng Koh, Dar Win Liew, Rishabh Bhardwaj, Rajat Bhardwaj, Soujanya Poria,
• Abstract要約: WalledEvalは、大規模言語モデル(LLM)を評価するために設計された、包括的なAI安全テストツールキットである。 オープンウェイトとAPIベースのモデルの両方を含む、さまざまなモデルに対応している。 WalledGuardは新しい、小さくてパフォーマンスの高いコンテンツモデレーションツールであり、SGXSTestは文化的な文脈における誇張された安全性を評価するためのベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.160277262192764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: WalledEval is a comprehensive AI safety testing toolkit designed to evaluate large language models (LLMs). It accommodates a diverse range of models, including both open-weight and API-based ones, and features over 35 safety benchmarks covering areas such as multilingual safety, exaggerated safety, and prompt injections. The framework supports both LLM and judge benchmarking, and incorporates custom mutators to test safety against various text-style mutations such as future tense and paraphrasing. Additionally, WalledEval introduces WalledGuard, a new, small and performant content moderation tool, and SGXSTest, a benchmark for assessing exaggerated safety in cultural contexts. We make WalledEval publicly available at https://github.com/walledai/walledeval
• Abstract（参考訳）: WalledEvalは、大規模な言語モデル(LLM)を評価するために設計された、包括的なAI安全テストツールキットである。 オープンウェイトとAPIベースのモデルを含むさまざまなモデルに対応しており、多言語安全性、誇張された安全性、インジェクションのプロンプトといった領域をカバーする35以上の安全ベンチマークを備えている。 このフレームワークは LLM とジャッジベンチマークの両方をサポートし、カスタムミュータを組み込んで、将来の時制やパラフレーズなど、さまざまなテキストスタイルの変異に対する安全性をテストする。 さらに、WalledEvalは、新しく、小さく、パフォーマンスの高いコンテンツモデレーションツールであるWalledGuardと、文化的文脈における誇張された安全性を評価するベンチマークであるSGXSTestを導入した。 WalledEvalをhttps://github.com/walledai/walledevalで公開しています。

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