論文の概要: Desert Camels and Oil Sheikhs: Arab-Centric Red Teaming of Frontier LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.24049v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 15:45:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:02:10.160223
• Title: Desert Camels and Oil Sheikhs: Arab-Centric Red Teaming of Frontier LLMs
• Title（参考訳）: 砂漠のラクダとオイルシーク - アラブ系フロンティアLLMのレッドチーム化
• Authors: Muhammed Saeed, Elgizouli Mohamed, Mukhtar Mohamed, Shaina Raza, Shady Shehata, Muhammad Abdul-Mageed,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は広く使われているが、社会的バイアスが組み込まれているため倫理的懸念が高まる。 本研究では、女性の権利、テロリズム、反ユダヤ主義を含む8つの領域にわたるアラブ人と西洋人に対するLCMバイアスについて検討する。 GPT-4, GPT-4o, LlaMA 3.1 (8Bおよび405B), Mistral 7B, Claude 3.5 Sonnetの6つのLCMを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.432107289828194
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) are widely used but raise ethical concerns due to embedded social biases. This study examines LLM biases against Arabs versus Westerners across eight domains, including women's rights, terrorism, and anti-Semitism and assesses model resistance to perpetuating these biases. To this end, we create two datasets: one to evaluate LLM bias toward Arabs versus Westerners and another to test model safety against prompts that exaggerate negative traits ("jailbreaks"). We evaluate six LLMs -- GPT-4, GPT-4o, LlaMA 3.1 (8B & 405B), Mistral 7B, and Claude 3.5 Sonnet. We find 79% of cases displaying negative biases toward Arabs, with LlaMA 3.1-405B being the most biased. Our jailbreak tests reveal GPT-4o as the most vulnerable, despite being an optimized version, followed by LlaMA 3.1-8B and Mistral 7B. All LLMs except Claude exhibit attack success rates above 87% in three categories. We also find Claude 3.5 Sonnet the safest, but it still displays biases in seven of eight categories. Despite being an optimized version of GPT4, We find GPT-4o to be more prone to biases and jailbreaks, suggesting optimization flaws. Our findings underscore the pressing need for more robust bias mitigation strategies and strengthened security measures in LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は広く使われているが、社会的バイアスが組み込まれているため倫理的懸念が高まる。 本研究では、女性の権利、テロリズム、反ユダヤ主義を含む8つの領域にわたるアラブ人と西洋人に対するLCMバイアスを調査し、これらのバイアスを永続させるモデル抵抗を評価する。 この目的のために、私たちは2つのデータセットを作成します。1つは、アラブ人と西洋人に対するLLMバイアスを評価するデータセットと、もう1つは、ネガティブな特性を誇張するプロンプト("jailbreaks")に対するモデルの安全性をテストするデータセットです。 GPT-4, GPT-4o, LlaMA 3.1 (8Bおよび405B), Mistral 7B, Claude 3.5 Sonnetの6つのLCMを評価した。 アラブ人に対する否定的な偏見を示す症例は79%であり、LlaMA 3.1-405Bが最も偏見が強い。 私たちのジェイルブレイクテストでは、最適化されたバージョンであるにもかかわらず、GPT-4oが最も脆弱であることが明らかとなり、LlaMA 3.1-8BとMistral 7Bが続いた。 クロードを除く全てのLSMは、3つのカテゴリーで87%以上の攻撃の成功率を示している。 Claude 3.5 Sonnetを最も安全なものともしていますが、それでも8つのカテゴリのうち7つにバイアスがあります。 GPT4の最適化版であるにもかかわらず、GPT-4oはバイアスやジェイルブレイクの傾向が強くなり、最適化の欠陥が示唆される。 以上の結果から, より堅牢なバイアス緩和戦略と, LLMのセキュリティ対策強化の必要性が浮き彫りになった。

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