論文の概要: SafetyAnalyst: Interpretable, transparent, and steerable LLM safety moderation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16665v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 03:38:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:30:41.399814
• Title: SafetyAnalyst: Interpretable, transparent, and steerable LLM safety moderation
• Title（参考訳）: SafetyAnalyst: 解釈可能、透過的、ステアブルなLCM安全モデレーション
• Authors: Jing-Jing Li, Valentina Pyatkin, Max Kleiman-Weiner, Liwei Jiang, Nouha Dziri, Anne G. E. Collins, Jana Schaich Borg, Maarten Sap, Yejin Choi, Sydney Levine,
• Abstract要約: 本稿では,新しいLLM安全モデレーションフレームワークであるSafetyAnalystを紹介する。 SafetyAnalystは、プロンプトが与えられたら、構造化された「ハームベネフィットツリー」を作成する。 そして、この構造化された表現を有害度スコアに集約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.10557932893919
• License:
• Abstract: The ideal LLM content moderation system would be both structurally interpretable (so its decisions can be explained to users) and steerable (to reflect a community's values or align to safety standards). However, current systems fall short on both of these dimensions. To address this gap, we present SafetyAnalyst, a novel LLM safety moderation framework. Given a prompt, SafetyAnalyst creates a structured "harm-benefit tree," which identifies 1) the actions that could be taken if a compliant response were provided, 2) the harmful and beneficial effects of those actions (along with their likelihood, severity, and immediacy), and 3) the stakeholders that would be impacted by those effects. It then aggregates this structured representation into a harmfulness score based on a parameterized set of safety preferences, which can be transparently aligned to particular values. Using extensive harm-benefit features generated by SOTA LLMs on 19k prompts, we fine-tuned an open-weight LM to specialize in generating harm-benefit trees through symbolic knowledge distillation. On a comprehensive set of prompt safety benchmarks, we show that our system (average F1=0.75) outperforms existing LLM safety moderation systems (average F1$<$0.72) on prompt harmfulness classification, while offering the additional advantages of interpretability and steerability.
• Abstract（参考訳）: 理想的なLCMコンテンツモデレーションシステムは、構造的に解釈可能であり(ユーザに対してその決定を説明できる)、(コミュニティの価値観を反映したり、安全基準に適合するように)操縦可能である。 しかし、現在のシステムはどちらの次元でも不足している。 このギャップに対処するために,新しいLLM安全モデレーションフレームワークであるSafetyAnalystを提案する。 SafetyAnalystは、プロンプトが与えられたとき、構造化された「ハームベネフィットツリー」を作成し、それを識別する。 1) 従属応答が提供された場合には,取るべき措置 2これらの行為の有害で有益な効果(その可能性、深刻さ、即時性とともに)及び 3)影響を受けそうな利害関係者。 次に、この構造化された表現をパラメータ化された安全選好セットに基づいて有害度スコアに集約し、特定の値に透過的に整合させることができる。 19kプロンプト上でSOTA LLMが生成する広範囲な耐害性特徴を用いて, シンボル的知識蒸留による耐害性木の生成を専門とするオープンウェイトLMを微調整した。 総合的な安全ベンチマークにおいて,我々のシステム(平均F1=0.75)は,有害度分類において既存のLCM安全性モデレーションシステム(平均F1$<0.72)よりも優れた性能を示し,解釈可能性と操縦性という付加的な利点を提供する。

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