論文の概要: Don't Command, Cultivate: An Exploratory Study of System-2 Alignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17075v4
- Date: Mon, 13 Jan 2025 13:22:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-14 14:26:12.054133
- 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, Yuxiang Zhang, Yanxu Zhu, Xinyan Wen, 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）: 19.495897656702557
- 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。
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