論文の概要: Buckle Up: Robustifying LLMs at Every Customization Stage via Data Curation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02220v2
- Date: Fri, 4 Oct 2024 15:39:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 07:55:57.278316
- Title: Buckle Up: Robustifying LLMs at Every Customization Stage via Data Curation
- Title（参考訳）: Buckle Up: データキュレーションによるすべてのカスタマイズステージにおけるLLMのロバスト化
- Authors: Xiaoqun Liu, Jiacheng Liang, Luoxi Tang, Chenyu You, Muchao Ye, Zhaohan Xi,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は「カストミゼーション(customization)」と呼ばれるプロセスを通じて下流アプリケーションに広く適応する。
近年の研究では、LSMを悪意のあるサンプルでチューニングすることで、その堅牢性を損なうことができ、有害なコンテンツを増幅する脆弱性が明らかにされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.176424063726277
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) are extensively adapted for downstream applications through a process known as "customization," with fine-tuning being a common method for integrating domain-specific expertise. However, recent studies have revealed a vulnerability that tuning LLMs with malicious samples can compromise their robustness and amplify harmful content, an attack known as "jailbreaking." To mitigate such attack, we propose an effective defensive framework utilizing data curation to revise commonsense texts and enhance their safety implication from the perspective of LLMs. The curated texts can mitigate jailbreaking attacks at every stage of the customization process: before customization to immunize LLMs against future jailbreak attempts, during customization to neutralize jailbreaking risks, or after customization to restore the compromised models. Since the curated data strengthens LLMs through the standard fine-tuning workflow, we do not introduce additional modules during LLM inference, thereby preserving the original customization process. Experimental results demonstrate a substantial reduction in jailbreaking effects, with up to a 100% success in generating responsible responses. Notably, our method is effective even with commonsense texts, which are often more readily available than safety-relevant data. With the every-stage defensive framework and supporting experimental performance, this work represents a significant advancement in mitigating jailbreaking risks and ensuring the secure customization of LLMs.
- Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデル(LLM)は、"カストミゼーション(customization)"と呼ばれるプロセスを通じて下流のアプリケーションに広く適用され、微調整はドメイン固有の専門知識を統合する一般的な方法である。
しかし、最近の研究では、LSMを悪意のあるサンプルでチューニングすることで、その堅牢性を損なうことができ、有害なコンテンツを増幅する脆弱性が明らかにされている。
このような攻撃を緩和するために、データキュレーションを利用した効果的な防御フレームワークを提案し、LLMの観点から、コモンセンステキストを改訂し、安全性を高める。
キュレートされたテキストは、カスタマイズプロセスのすべての段階で、Jailbreak攻撃を緩和することができる: 将来のJailbreakの試みに対してLLMを免疫するカスタマイズ前、Jailbreakリスクを中和するカスタマイズ中、または、妥協されたモデルを復元するカスタマイズ後。
キュレートされたデータは、標準の微調整ワークフローを通じてLLMを強化するため、LLM推論中に追加モジュールを導入せず、元のカスタマイズプロセスを保存する。
実験の結果、ジェイルブレイク効果は大幅に減少し、最大で100%の応答が得られた。
特に,本手法は,安全関連データよりも容易なコモンセンステキストでも有効である。
あらゆる段階の防御フレームワークと実験性能により、この作業は、脱獄リスクを軽減し、LLMの安全なカスタマイズを確保するための重要な進歩を示す。
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