論文の概要: On Calibration of LLM-based Guard Models for Reliable Content Moderation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10414v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 12:04:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-29 21:44:49.440693
• Title: On Calibration of LLM-based Guard Models for Reliable Content Moderation
• Title（参考訳）: LLMを用いた信頼性コンテンツモデレーションのためのガードモデルの校正について
• Authors: Hongfu Liu, Hengguan Huang, Hao Wang, Xiangming Gu, Ye Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、有害なコンテンツを生成する可能性や、ガードレールを避けようとするユーザによって、重大なリスクを負う。 既存の研究では、脅威LSMの入力と出力を適度にするためのLLMベースのガードモデルが開発されている。 しかし、これらのガードモデルの信頼性と校正には限定的な注意が払われている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.611237252584402
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) pose significant risks due to the potential for generating harmful content or users attempting to evade guardrails. Existing studies have developed LLM-based guard models designed to moderate the input and output of threat LLMs, ensuring adherence to safety policies by blocking content that violates these protocols upon deployment. However, limited attention has been given to the reliability and calibration of such guard models. In this work, we empirically conduct comprehensive investigations of confidence calibration for 9 existing LLM-based guard models on 12 benchmarks in both user input and model output classification. Our findings reveal that current LLM-based guard models tend to 1) produce overconfident predictions, 2) exhibit significant miscalibration when subjected to jailbreak attacks, and 3) demonstrate limited robustness to the outputs generated by different types of response models. Additionally, we assess the effectiveness of post-hoc calibration methods to mitigate miscalibration. We demonstrate the efficacy of temperature scaling and, for the first time, highlight the benefits of contextual calibration for confidence calibration of guard models, particularly in the absence of validation sets. Our analysis and experiments underscore the limitations of current LLM-based guard models and provide valuable insights for the future development of well-calibrated guard models toward more reliable content moderation. We also advocate for incorporating reliability evaluation of confidence calibration when releasing future LLM-based guard models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、有害なコンテンツを生成する可能性や、ガードレールを避けようとするユーザのために重大なリスクを負う。 既存の研究は、脅威LSMの入力と出力を緩和し、これらのプロトコルに違反するコンテンツをブロックすることで安全性ポリシーの遵守を確保するために、LSMベースのガードモデルを開発した。 しかし、これらのガードモデルの信頼性と校正には限定的な注意が払われている。 本研究では、ユーザ入力とモデル出力の分類の両方において、既存のLCMベースのガードモデル9つのベンチマークに対して、信頼性校正に関する総合的な調査を経験的に実施する。 以上の結果から,現在のLLMを用いたガードモデルでは,その傾向が示唆された。 1) 過信予測を作成する。 2)脱獄攻撃を受けた場合の重大な誤診,及び 3) 異なるタイプの応答モデルによって生成された出力に対して、限られた堅牢性を示す。 さらに,誤校正を緩和するためのポストホック校正法の有効性を評価する。 温度スケーリングの有効性を実証し、特に検証セットの欠如において、ガードモデルの信頼性校正に対する文脈校正の利点を初めて強調する。 我々の分析と実験は、現在のLLMベースのガードモデルの限界を浮き彫りにして、より信頼性の高いコンテンツモデレーションに向けた、十分に校正されたガードモデルの開発に向けた貴重な洞察を提供する。 また、将来のLCMベースのガードモデルをリリースする際に、信頼性校正の信頼性評価を取り入れることも提唱する。

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