論文の概要: Multitask Mayhem: Unveiling and Mitigating Safety Gaps in LLMs Fine-tuning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15361v1
- Date: Wed, 18 Sep 2024 08:04:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-26 13:30:54.796625
- Title: Multitask Mayhem: Unveiling and Mitigating Safety Gaps in LLMs Fine-tuning
- Title（参考訳）: マルチタスク・メイヘム:LLMの微細調整の安全性向上と対策
- Authors: Essa Jan, Nouar AlDahoul, Moiz Ali, Faizan Ahmad, Fareed Zaffar, Yasir Zaki,
- Abstract要約: レッドチーム/セーフティアライメントの取り組みは、良質な(有害でない)データの微調整モデルが安全性を損なう可能性があることを示している。
本稿では,要約,コード生成,翻訳,分類などの下流タスクの微調整によるタスクの安全性の低下について検討する。
我々の研究は、より安全でロバストなモデルを保証するために、一般化されたアライメント対策の必要性を浮き彫りにしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3307486544794784
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent breakthroughs in Large Language Models (LLMs) have led to their adoption across a wide range of tasks, ranging from code generation to machine translation and sentiment analysis, etc. Red teaming/Safety alignment efforts show that fine-tuning models on benign (non-harmful) data could compromise safety. However, it remains unclear to what extent this phenomenon is influenced by different variables, including fine-tuning task, model calibrations, etc. This paper explores the task-wise safety degradation due to fine-tuning on downstream tasks such as summarization, code generation, translation, and classification across various calibration. Our results reveal that: 1) Fine-tuning LLMs for code generation and translation leads to the highest degradation in safety guardrails. 2) LLMs generally have weaker guardrails for translation and classification, with 73-92% of harmful prompts answered, across baseline and other calibrations, falling into one of two concern categories. 3) Current solutions, including guards and safety tuning datasets, lack cross-task robustness. To address these issues, we developed a new multitask safety dataset effectively reducing attack success rates across a range of tasks without compromising the model's overall helpfulness. Our work underscores the need for generalized alignment measures to ensure safer and more robust models.
- Abstract（参考訳）: 近年のLLM(Large Language Models)のブレークスルーは、コード生成から機械翻訳、感情分析など、幅広いタスクで採用されている。
レッドチーム/セーフティアライメントの取り組みは、良質な(有害でない)データの微調整モデルが安全性を損なう可能性があることを示している。
しかし、この現象が細調整タスクやモデルキャリブレーションなど、様々な変数に影響されているかは、まだ不明である。
本稿では,様々なキャリブレーションにおける要約,コード生成,翻訳,分類といった下流タスクの微調整によるタスクの安全性の低下について検討する。
私たちの結果はこう明らかです。
1) コード生成・翻訳のための微調整LDMは, 安全ガードレールの劣化率が高い。
2) LLM は一般的に, 翻訳・分類のガードレールが弱く, 73-92% の有害なプロンプトが, ベースラインおよび他のキャリブレーションにまたがって応答し, 2つのカテゴリに分類される。
3)ガードと安全チューニングデータセットを含む現在のソリューションでは、タスク間の堅牢性が欠如している。
これらの課題に対処するため、モデル全体の有用性を損なうことなく、様々なタスクにおける攻撃成功率を効果的に低減する新しいマルチタスク安全データセットを開発した。
我々の研究は、より安全でロバストなモデルを保証するために、一般化されたアライメント対策の必要性を浮き彫りにしている。
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