論文の概要: Bias in the Mirror: Are LLMs opinions robust to their own adversarial attacks ?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13517v2
• Date: Tue, 05 Nov 2024 09:08:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:57:32.845915
• Title: Bias in the Mirror: Are LLMs opinions robust to their own adversarial attacks ?
• Title（参考訳）: 鏡の中のバイアス : LLMの意見は敵の攻撃に対して堅牢か?
• Authors: Virgile Rennard, Christos Xypolopoulos, Michalis Vazirgiannis,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、トレーニングデータとアライメントプロセスからバイアスを受け継ぎ、微妙な方法で応答に影響を与える。 LLMの2つのインスタンスが自己議論を行う新しいアプローチを導入し、反対の視点でモデルの中立バージョンを説得する。 我々は、モデルがどのようにしっかりとバイアスを保ち、誤った情報を強化するか、有害な視点に移行するかを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.0383367888756
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) inherit biases from their training data and alignment processes, influencing their responses in subtle ways. While many studies have examined these biases, little work has explored their robustness during interactions. In this paper, we introduce a novel approach where two instances of an LLM engage in self-debate, arguing opposing viewpoints to persuade a neutral version of the model. Through this, we evaluate how firmly biases hold and whether models are susceptible to reinforcing misinformation or shifting to harmful viewpoints. Our experiments span multiple LLMs of varying sizes, origins, and languages, providing deeper insights into bias persistence and flexibility across linguistic and cultural contexts.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、トレーニングデータとアライメントプロセスからバイアスを受け継ぎ、微妙な方法で応答に影響を与える。 多くの研究がこれらのバイアスを調査しているが、相互作用中の堅牢性についてはほとんど研究されていない。 本稿では,LLMの2つのインスタンスが自己議論を行う新たなアプローチを提案する。 これを通じて、モデルがどのようにしっかりとバイアスを保ち、誤った情報を強化するか、有害な視点に移行するかを評価する。 我々の実験は、さまざまなサイズ、起源、言語からなる複数のLLMにまたがっており、バイアスの持続性と言語や文化の文脈における柔軟性に関する深い洞察を提供する。

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