論文の概要: A Flexible Large Language Models Guardrail Development Methodology Applied to Off-Topic Prompt Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12946v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 00:31:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:13:14.655247
• Title: A Flexible Large Language Models Guardrail Development Methodology Applied to Off-Topic Prompt Detection
• Title（参考訳）: フレキシブルな大規模言語モデルを用いたオフ・トピック・プロンプト検出のためのガードレール開発手法
• Authors: Gabriel Chua, Shing Yee Chan, Shaun Khoo,
• Abstract要約: 大規模言語モデルは、ユーザーがこれらのモデルに意図した範囲を超えてタスクを実行するよう促すような、オフトピー的な誤用をしがちである。 現行のガードレールは、高い偽陽性率、限られた適応性、およびプレプロダクションでは利用できない実世界のデータを必要とする非現実性に悩まされている。 本稿では,これらの課題に対処するフレキシブルでデータフリーなガードレール開発手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Large Language Models are prone to off-topic misuse, where users may prompt these models to perform tasks beyond their intended scope. Current guardrails, which often rely on curated examples or custom classifiers, suffer from high false-positive rates, limited adaptability, and the impracticality of requiring real-world data that is not available in pre-production. In this paper, we introduce a flexible, data-free guardrail development methodology that addresses these challenges. By thoroughly defining the problem space qualitatively and passing this to an LLM to generate diverse prompts, we construct a synthetic dataset to benchmark and train off-topic guardrails that outperform heuristic approaches. Additionally, by framing the task as classifying whether the user prompt is relevant with respect to the system prompt, our guardrails effectively generalize to other misuse categories, including jailbreak and harmful prompts. Lastly, we further contribute to the field by open-sourcing both the synthetic dataset and the off-topic guardrail models, providing valuable resources for developing guardrails in pre-production environments and supporting future research and development in LLM safety.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、ユーザーがこれらのモデルに意図した範囲を超えてタスクを実行するよう促すような、オフトピー的な誤用をしがちである。 現在のガードレールは、しばしばキュレートされた例やカスタム分類器に頼っているが、高い偽陽性率、適応性に制限があり、プリプロダクションでは利用できない実世界のデータを必要とする非現実性に悩まされている。 本稿では,これらの課題に対処するフレキシブルでデータフリーなガードレール開発手法を提案する。 問題空間を定性的に定義し、これをLLMに渡して多様なプロンプトを生成することにより、ヒューリスティックなアプローチよりも優れたオフトピックガードレールをベンチマークし、訓練するための合成データセットを構築した。 さらに,システムプロンプトに関してユーザプロンプトが関係しているかどうかを判断する目的で,我々のガードレールは,ジェイルブレイクや有害なプロンプトを含む他の誤用カテゴリに効果的に一般化する。 最後に、我々は、合成データセットとオフトピーガードレールモデルの両方をオープンソース化し、プレプロダクション環境でガードレールを開発するための貴重な資源を提供し、LCMの安全性における将来の研究開発を支援することにより、この分野にさらに貢献する。

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