論文の概要: Benchmarking LLM Guardrails in Handling Multilingual Toxicity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22153v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 15:51:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:41.915089
• Title: Benchmarking LLM Guardrails in Handling Multilingual Toxicity
• Title（参考訳）: 多言語毒性処理におけるLLMガードレールのベンチマーク
• Authors: Yahan Yang, Soham Dan, Dan Roth, Insup Lee,
• Abstract要約: 7つのデータセットと10以上の言語にまたがる包括的な多言語テストスイートを導入し、最先端ガードレールのパフォーマンスをベンチマークする。 近年の脱獄技術に対するガードレールの弾力性について検討し,ガードレールの性能に及ぼすコンテキスト内安全ポリシーと言語資源の可利用性の影響について検討した。 以上の結果から, 既存のガードレールは多言語毒性の処理に依然として効果がなく, 脱獄プロンプトに対する堅牢性が欠如していることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.296161186129545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the ubiquity of Large Language Models (LLMs), guardrails have become crucial to detect and defend against toxic content. However, with the increasing pervasiveness of LLMs in multilingual scenarios, their effectiveness in handling multilingual toxic inputs remains unclear. In this work, we introduce a comprehensive multilingual test suite, spanning seven datasets and over ten languages, to benchmark the performance of state-of-the-art guardrails. We also investigates the resilience of guardrails against recent jailbreaking techniques, and assess the impact of in-context safety policies and language resource availability on guardrails' performance. Our findings show that existing guardrails are still ineffective at handling multilingual toxicity and lack robustness against jailbreaking prompts. This work aims to identify the limitations of guardrails and to build a more reliable and trustworthy LLMs in multilingual scenarios.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の普及に伴い、ガードレールは有害なコンテンツの検出と防御に欠かせないものとなっている。 しかし、多言語シナリオにおけるLLMの浸透度の増加に伴い、多言語有毒な入力を扱う上での有効性は明らかになっていない。 本研究では、7つのデータセットと10以上の言語にまたがる包括的な多言語テストスイートを導入し、最先端ガードレールの性能をベンチマークする。 また,近年の脱獄技術に対するガードレールの弾力性について検討し,ガードレールの性能に及ぼすコンテキスト内安全ポリシーと言語資源の可利用性の影響について検討した。 以上の結果から, 既存のガードレールは多言語毒性の処理に依然として効果がなく, 脱獄プロンプトに対する堅牢性が欠如していることが示唆された。 本研究の目的は、ガードレールの限界を特定し、多言語シナリオでより信頼性が高く信頼性の高いLLMを構築することである。

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