論文の概要: Don't Command, Cultivate: An Exploratory Study of System-2 Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17075v2
• Date: Wed, 27 Nov 2024 14:18:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:27:20.401107
• Title: Don't Command, Cultivate: An Exploratory Study of System-2 Alignment
• Title（参考訳）: 命令するな, 培養する - System-2アライメントの探索的研究
• Authors: Yuhang Wang, Jitao Sang,
• Abstract要約: o1システムカードは、o1モデルをOpenAIの中でもっとも堅牢なものとして識別する。 モデル安全性に及ぼすシステム2思考パターンの影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.6303228381672
• License:
• Abstract: The o1 system card identifies the o1 models as the most robust within OpenAI, with their defining characteristic being the progression from rapid, intuitive thinking to slower, more deliberate reasoning. This observation motivated us to investigate the influence of System-2 thinking patterns on model safety. In our preliminary research, we conducted safety evaluations of the o1 model, including complex jailbreak attack scenarios using adversarial natural language prompts and mathematical encoding prompts. Our findings indicate that the o1 model demonstrates relatively improved safety performance; however, it still exhibits vulnerabilities, particularly against jailbreak attacks employing mathematical encoding. Through detailed case analysis, we identified specific patterns in the o1 model's responses. We also explored the alignment of System-2 safety in open-source models using prompt engineering and supervised fine-tuning techniques. Experimental results show that some simple methods to encourage the model to carefully scrutinize user requests are beneficial for model safety. Additionally, we proposed a implementation plan for process supervision to enhance safety alignment. The implementation details and experimental results will be provided in future versions.
• Abstract（参考訳）: o1システムカードは、o1モデルをOpenAIの中でもっとも堅牢なモデルとして認識し、その定義の特徴は、素早い直感的な思考から遅く、より意図的な推論への進歩である。 そこで本研究では,モデル安全性に及ぼすシステム2思考パターンの影響について考察した。 予備研究では,逆自然言語プロンプトと数学的エンコーディングプロンプトを用いた複雑なジェイルブレイク攻撃シナリオを含む,o1モデルの安全性評価を行った。 以上の結果から,o1モデルでは安全性が比較的向上していることが示唆された。 詳細な事例分析により,o1モデルの応答に特有のパターンが同定された。 また,オープンソースモデルにおけるシステム2の安全性のアライメントについて,インシデントエンジニアリングと教師付き微調整技術を用いて検討した。 実験結果から,ユーザ要求を慎重に精査する簡単な手法がモデルの安全性に有用であることが示唆された。 また,安全アライメントを高めるためのプロセス監視の実施計画も提案した。 実装の詳細と実験結果は今後のバージョンで提供される予定である。

関連論文リスト

• In-Context Experience Replay Facilitates Safety Red-Teaming of Text-to-Image Diffusion Models [97.82118821263825]
  テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルは目覚ましい進歩を見せているが、有害なコンテンツを生成する可能性はまだMLコミュニティにとって重要な関心事である。 ICERは,解釈可能かつ意味論的に意味のある重要なプロンプトを生成する新しい赤チームフレームワークである。 我々の研究は、より堅牢な安全メカニズムをT2Iシステムで開発するための重要な洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T04:17:24Z)
• Root Defence Strategies: Ensuring Safety of LLM at the Decoding Level [10.658844160259104]
  大規模言語モデル (LLM) は様々な産業で大きな有用性を示している。 LLMが進むにつれて、不正または悪意のある命令プロンプトによって有害な出力のリスクが増大する。 本稿では, LLMが有害な出力を認識する能力について検討し, 従来のトークンの危険性を評価する能力を明らかにし, 定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T12:09:30Z)
• What Makes and Breaks Safety Fine-tuning? A Mechanistic Study [64.9691741899956]
  安全性の微調整は、大規模な言語モデル(LLM)を、安全なデプロイメントのための人間の好みに合わせるのに役立つ。 安全でない入力の健全な側面をキャプチャする合成データ生成フレームワークを設計する。 これを用いて,3つのよく知られた安全微調整手法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-14T16:12:57Z)
• Watch the Watcher! Backdoor Attacks on Security-Enhancing Diffusion Models [65.30406788716104]
  本研究では,セキュリティ強化拡散モデルの脆弱性について検討する。 これらのモデルは、シンプルで効果的なバックドア攻撃であるDIFF2に非常に感受性があることを実証する。 ケーススタディでは、DIFF2は、ベンチマークデータセットとモデル間で、パーフィケーション後の精度と認定精度の両方を著しく削減できることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T02:39:43Z)
• Bridging the Gap: Automated Analysis of Sancus [2.045495982086173]
  本研究では,サンクスの組込みセキュリティアーキテクチャにおけるこのギャップを減らすための新しい手法を提案する。 我々の手法は、与えられた脅威モデルにおける攻撃を見つけるか、システムのセキュリティに対する確率的保証を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T07:26:36Z)
• Navigating the OverKill in Large Language Models [84.62340510027042]
  モデルがどのように処理し,クエリの安全性を判断するかを検討することで,過剰スキルの要因について検討する。 以上の結果から,モデル内にショートカットが存在することが明らかとなり,"キル"のような有害な単語が過剰に認識され,安全性が強調され,過度なスキルが増すことが示唆された。 我々は、この現象を緩和するために、トレーニングフリーでモデルに依存しないセルフコントラストデコーディング(Self-Contrastive Decoding、CD)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-31T07:26:47Z)
• Ring-A-Bell! How Reliable are Concept Removal Methods for Diffusion Models? [52.238883592674696]
  Ring-A-Bellは、T2I拡散モデルのためのモデルに依存しないレッドチームツールである。 これは、不適切なコンテンツの生成に対応する拡散モデルに対する問題的プロンプトを特定する。 この結果から,安全プロンプトベンチマークの操作により,既存の安全メカニズムを回避できると考えられるプロンプトを変換できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T02:11:20Z)
• Thief, Beware of What Get You There: Towards Understanding Model Extraction Attack [13.28881502612207]
  いくつかのシナリオでは、AIモデルはプロプライエタリに訓練され、事前に訓練されたモデルも十分な分散データも公開されていない。 既存の手法の有効性は,事前学習モデルの欠如に大きく影響している。 モデル抽出攻撃を、これらの要因を深層強化学習で捉える適応的フレームワークに定式化します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-13T03:46:59Z)
• No Need to Know Physics: Resilience of Process-based Model-free Anomaly Detection for Industrial Control Systems [95.54151664013011]
  本稿では,システムの物理的特性に反する逆スプーフ信号を生成するための新しい枠組みを提案する。 トップセキュリティカンファレンスで公表された4つの異常検知器を分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T11:02:44Z)

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。