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。

関連論文リスト

• SciSafeEval: A Comprehensive Benchmark for Safety Alignment of Large Language Models in Scientific Tasks [36.99233361224705]
  大規模言語モデル(LLM)は、生物学、化学、医学、物理学など、様々な分野の科学的なタスクに変化をもたらした。 既存のベンチマークは主にテキストの内容に焦点を当て、分子、タンパク質、ゲノム言語などの重要な科学的表現を見渡す。 SciSafeEvalは, LLMの安全アライメントを, 様々な科学的タスクで評価するためのベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T16:34:48Z)
• SciLitLLM: How to Adapt LLMs for Scientific Literature Understanding [22.131371019641417]
  大言語モデルの成功にもかかわらず、科学文献理解の課題に直面している。 連続事前学習(CPT)と教師付き微調整(SFT)を統合したハイブリッド戦略を提案する。 我々は科学文献理解に特化したLLMスイートSciLitLLMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-28T05:41:52Z)
• Building Understandable Messaging for Policy and Evidence Review (BUMPER) with AI [0.3495246564946556]
  BUMPER(Building Understandable Messaging for Policy and Evidence Review)において,大規模言語モデル(LLM)を使用するためのフレームワークを導入する。 LLMは多様なメディアの大規模なデータベースを理解し合成するためのインタフェースを提供することができる。 この枠組みは、政策立案者に対する科学的証拠のアクセシビリティと信頼性を促進することができると我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T05:03:03Z)
• A Comprehensive Survey of Scientific Large Language Models and Their Applications in Scientific Discovery [68.48094108571432]
  大規模言語モデル(LLM)は、テキストやその他のデータ処理方法に革命をもたらした。 我々は,科学LLM間のクロスフィールドおよびクロスモーダル接続を明らかにすることで,研究ランドスケープのより総合的なビューを提供することを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T08:03:24Z)
• Prioritizing Safeguarding Over Autonomy: Risks of LLM Agents for Science [65.77763092833348]
  大規模言語モデル(LLM)を利用したインテリジェントエージェントは、自律的な実験を行い、様々な分野にわたる科学的発見を促進する上で、大きな可能性を証明している。 彼らの能力は有望だが、これらのエージェントは安全性を慎重に考慮する必要がある新たな脆弱性も導入している。 本稿では,科学領域におけるLSMをベースとしたエージェントの脆弱性の徹底的な調査を行い,その誤用に伴う潜在的なリスクに光を当て,安全性対策の必要性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T18:54:07Z)
• Scientific Large Language Models: A Survey on Biological & Chemical Domains [47.97810890521825]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解の強化において、変革的な力として現れてきた。 LLMの応用は従来の言語境界を超えて、様々な科学分野で開発された専門的な言語システムを含んでいる。 AI for Science(AI for Science)のコミュニティで急成長している分野として、科学LLMは包括的な探査を義務付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T05:33:34Z)
• SciGLM: Training Scientific Language Models with Self-Reflective Instruction Annotation and Tuning [60.14510984576027]
  SciGLMは、大学レベルの科学的推論を行うことができる科学言語モデルのスイートである。 本研究では, 自己回帰的指示アノテーションの枠組みを適用し, 難解な科学的問題に対する段階的推論を生成する。 言語モデルのChatGLMをSciInstructで微調整し、科学的および数学的推論能力を向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-15T20:22:21Z)
• A Comprehensive Study of Knowledge Editing for Large Language Models [82.65729336401027]
  大規模言語モデル(LLM)は、人間のコミュニケーションを忠実に反映したテキストの理解と生成の素晴らしい能力を示している。 本稿では,知識編集の問題を定義し,最先端アプローチの包括的レビューを行う。 我々は,代表的知識編集アプローチの総合的評価のための新しいベンチマークであるKnowEditを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-02T16:54:58Z)
• An Interdisciplinary Outlook on Large Language Models for Scientific Research [3.4108358650013573]
  本稿では,異なる学問分野におけるLarge Language Models(LLM)の機能と制約について述べる。 本稿では, LLM が学術調査の強化を図り, 大量の出版物を要約することで, 文献レビューの促進などの具体的な事例を提示する。 LLMが直面する課題には、広範囲で偏見のあるデータセットへの依存や、それらの使用から生じる潜在的な倫理的ジレンマが含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T19:41:09Z)
• SciBench: Evaluating College-Level Scientific Problem-Solving Abilities of Large Language Models [70.5763210869525]
  拡張ベンチマークスイートSciBench for Large Language Model (LLM)を導入する。 SciBenchには、数学、化学、物理学の分野から、さまざまな大学レベルの科学的問題を含むデータセットが含まれている。 その結果、現在のLLMは満足のいく性能を達成できないことが判明し、全体のスコアは43.22%に過ぎなかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T07:01:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。