論文の概要: Challenges in Guardrailing Large Language Models for Science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08181v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 20:57:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:11:29.898704
• Title: Challenges in Guardrailing Large Language Models for Science
• Title（参考訳）: 科学のための大規模言語モデルのガードレール化の課題
• Authors: Nishan Pantha, Muthukumaran Ramasubramanian, Iksha Gurung, Manil Maskey, Rahul Ramachandran,
• Abstract要約: 科学領域に大規模言語モデル(LLM)を配置するためのガイドラインを提供する。 時間感受性、知識の文脈化、紛争解決、知的財産権の懸念など、特定の課題を特定します。 これらのガードレールの側面には、信頼性、倫理と偏見、安全性、法的側面が含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21990652930491852
• License:
• Abstract: The rapid development in large language models (LLMs) has transformed the landscape of natural language processing and understanding (NLP/NLU), offering significant benefits across various domains. However, when applied to scientific research, these powerful models exhibit critical failure modes related to scientific integrity and trustworthiness. Existing general-purpose LLM guardrails are insufficient to address these unique challenges in the scientific domain. We provide comprehensive guidelines for deploying LLM guardrails in the scientific domain. We identify specific challenges -- including time sensitivity, knowledge contextualization, conflict resolution, and intellectual property concerns -- and propose a guideline framework for the guardrails that can align with scientific needs. These guardrail dimensions include trustworthiness, ethics & bias, safety, and legal aspects. We also outline in detail the implementation strategies that employ white-box, black-box, and gray-box methodologies that can be enforced within scientific contexts.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な発展により、自然言語処理と理解(NLP/NLU)の展望が変化し、様々な領域で大きなメリットをもたらしている。 しかし、科学的研究に適用すると、これらの強力なモデルは科学的完全性と信頼性に関する重要な障害モードを示す。 既存の汎用LLMガードレールは、科学領域におけるこれらの固有の課題に対処するには不十分である。 LLMガードレールを科学領域に展開するための包括的なガイドラインを提供する。 我々は、時間感受性、知識の文脈化、紛争解決、知的財産問題を含む特定の課題を特定し、科学的なニーズに合わせたガードレールのガイドラインフレームワークを提案する。 これらのガードレールの側面には、信頼性、倫理と偏見、安全性、法的側面が含まれる。 また,ホワイトボックス,ブラックボックス,グレーボックスの方法論を科学的文脈で適用可能な実装戦略についても概説する。

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