論文の概要: Root Defence Strategies: Ensuring Safety of LLM at the Decoding Level

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06809v1
• Date: Wed, 9 Oct 2024 12:09:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 03:30:47.221079
• Title: Root Defence Strategies: Ensuring Safety of LLM at the Decoding Level
• Title（参考訳）: ルート防衛戦略:LLMの復号化レベルでの安全性確保
• Authors: Xinyi Zeng, Yuying Shang, Yutao Zhu, Jiawei Chen, Yu Tian,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は様々な産業で大きな有用性を示している。 LLMが進むにつれて、不正または悪意のある命令プロンプトによって有害な出力のリスクが増大する。 本稿では, LLMが有害な出力を認識する能力について検討し, 従来のトークンの危険性を評価する能力を明らかにし, 定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.658844160259104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated immense utility across various industries. However, as LLMs advance, the risk of harmful outputs increases due to incorrect or malicious instruction prompts. While current methods effectively address jailbreak risks, they share common limitations: 1) Judging harmful responses from the prefill-level lacks utilization of the model's decoding outputs, leading to relatively lower effectiveness and robustness. 2) Rejecting potentially harmful responses based on a single evaluation can significantly impair the model's helpfulness.This paper examines the LLMs' capability to recognize harmful outputs, revealing and quantifying their proficiency in assessing the danger of previous tokens. Motivated by pilot experiment results, we design a robust defense mechanism at the decoding level. Our novel decoder-oriented, step-by-step defense architecture corrects harmful queries directly rather than rejecting them outright. We introduce speculative decoding to enhance usability and facilitate deployment to boost secure decoding speed. Extensive experiments demonstrate that our approach improves model security without compromising reasoning speed. Notably, our method leverages the model's ability to discern hazardous information, maintaining its helpfulness compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は様々な産業で大きな有用性を示している。 しかし、LSMが進むにつれて、不正または悪意のある命令プロンプトによって有害な出力のリスクが増大する。 現在の方法では、ジェイルブレイクのリスクを効果的に解決していますが、共通の制限を共有しています。 1) プレフィルレベルから有害な応答を判断すると、モデルの復号出力が利用できないため、比較的有効性と堅牢性が低下する。 2) 単一評価に基づく潜在的有害応答の排除は, モデルの有用性を著しく損なうおそれがあり, 本論文では, LLMが有害な出力を認識する能力について検討し, 過去のトークンの危険性を評価する能力を明らかにし, 定量化する。 実験結果により,復号化レベルにおいてロバストな防御機構を設計する。 我々の新しいデコーダ指向・ステップバイステップディフェンスアーキテクチャは、直接拒否するのではなく、有害なクエリを直接修正する。 ユーザビリティを高めるために投機的復号化を導入し、セキュアな復号化速度を高めるために展開を容易にする。 大規模な実験により,提案手法は推論速度を損なうことなくモデルセキュリティを向上させることが示された。 特に,本手法は危険情報を識別する能力を活用し,既存の手法と比較して有用性を維持する。

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