論文の概要: On the Adversarial Robustness of Instruction-Tuned Large Language Models for Code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19508v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 07:00:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:22:28.616136
• Title: On the Adversarial Robustness of Instruction-Tuned Large Language Models for Code
• Title（参考訳）: 命令型大規模言語モデルのコードに対する逆ロバスト性について
• Authors: Md Imran Hossen, Xiali Hei,
• Abstract要約: 厳密なメトリクスと確立されたベンチマークを用いて、多様な入力課題が生成されたコードの機能と正確性に与える影響を評価する。 オープンソースモデルは入力摂動に対する感受性が増大し、機能的正しさは12%から34%にまで低下した。 対照的に、商用モデルは比較的高いレジリエンスを示し、性能劣化は3%から24%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.286327408435937
• License:
• Abstract: The advent of instruction-tuned Large Language Models designed for coding tasks (Code LLMs) has transformed software engineering practices. However, their robustness against various input challenges remains a critical concern. This study introduces DegradePrompter, a novel method designed to systematically evaluate the robustness of instruction-tuned Code LLMs. We assess the impact of diverse input challenges on the functionality and correctness of generated code using rigorous metrics and established benchmarks. Our comprehensive evaluation includes five state-of-the-art open-source models and three production-grade closed-source models, revealing varying degrees of robustness. Open-source models demonstrate an increased susceptibility to input perturbations, resulting in declines in functional correctness ranging from 12% to 34%. In contrast, commercial models demonstrate relatively greater resilience, with performance degradation ranging from 3% to 24%. To enhance the robustness of the models against these vulnerabilities, we investigate a straightforward yet effective mitigation strategy. Our findings highlight the need for robust defense mechanisms and comprehensive evaluations during both the development and deployment phases to ensure the resilience and reliability of automated code generation systems.
• Abstract（参考訳）: コーディングタスク(Code LLM)用に設計された命令調整型大規模言語モデルの出現は、ソフトウェア工学のプラクティスを変革した。 しかし、様々な入力課題に対する堅牢性は依然として重要な懸念事項である。 本研究は,命令調整型LLMのロバスト性を体系的に評価する新手法であるDegradePrompterを紹介する。 厳密なメトリクスと確立されたベンチマークを用いて、多様な入力課題が生成されたコードの機能と正確性に与える影響を評価する。 私たちの包括的な評価には、最先端のオープンソースモデル5つと、生産レベルのクローズドソースモデル3つが含まれています。 オープンソースモデルは入力摂動に対する感受性が増大し、機能的正しさは12%から34%にまで低下した。 対照的に、商用モデルは比較的高いレジリエンスを示し、性能劣化は3%から24%である。 これらの脆弱性に対するモデルの堅牢性を高めるために,本研究では,単純かつ効果的な緩和戦略について検討する。 自動コード生成システムのレジリエンスと信頼性を確保するため,開発段階と展開段階の両方において,堅牢な防御機構と包括的評価の必要性を強調した。

関連論文リスト

• Breaking Focus: Contextual Distraction Curse in Large Language Models [68.4534308805202]
  大規模言語モデル(LLM)の重大な脆弱性について検討する。 この現象は、セマンティック・コヒーレントだが無関係な文脈で修正された質問に対して、モデルが一貫した性能を維持することができないときに発生する。 本稿では,CDVの例を自動生成する効率的な木探索手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T18:43:36Z)
• HarmLevelBench: Evaluating Harm-Level Compliance and the Impact of Quantization on Model Alignment [1.8843687952462742]
  本稿では,現在の脱獄技術とLLM脆弱性評価のギャップに対処することを目的としている。 私たちの貢献は、複数の害レベルにわたるモデル出力の有害性を評価するために設計された、新しいデータセットの作成を含む。 Vicuna 13B v1.5モデルをターゲットとした、最先端の脱獄攻撃の包括的なベンチマークを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T10:02:49Z)
• Robustness Reprogramming for Representation Learning [18.466637575445024]
  十分に訓練されたディープラーニングモデルを考えると、パラメータを変更することなく、対向的あるいはノイズの多い入力摂動に対する堅牢性を高めるために再プログラムできるだろうか? 本稿では,新しい非線形ロバストパターンマッチング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T18:19:02Z)
• Outside the Comfort Zone: Analysing LLM Capabilities in Software Vulnerability Detection [9.652886240532741]
  本稿では,ソースコードの脆弱性検出における大規模言語モデルの機能について,徹底的に解析する。 我々は6つの汎用LCMに対して脆弱性検出を特別に訓練した6つのオープンソースモデルの性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T10:00:57Z)
• SIaM: Self-Improving Code-Assisted Mathematical Reasoning of Large Language Models [54.78329741186446]
  本稿では,コードに基づく批判モデルを用いて,質問コードデータ構築,品質管理,補完的評価などのステップをガイドする新しいパラダイムを提案する。 英語と中国語におけるドメイン内ベンチマークとドメイン外ベンチマークの両方の実験は、提案したパラダイムの有効性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-28T06:33:03Z)
• The Risk of Federated Learning to Skew Fine-Tuning Features and Underperform Out-of-Distribution Robustness [50.52507648690234]
  フェデレートされた学習は、微調整された特徴をスキイングし、モデルの堅牢性を損なうリスクがある。 3つのロバスト性指標を導入し、多様なロバストデータセットで実験を行う。 提案手法は,パラメータ効率のよい微調整手法を含む多種多様なシナリオにまたがるロバスト性を著しく向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-25T09:18:51Z)
• QualEval: Qualitative Evaluation for Model Improvement [82.73561470966658]
  モデル改善のための手段として,自動定性評価による定量的スカラー指標を付加するQualEvalを提案する。 QualEvalは強力なLCM推論器と新しいフレキシブルリニアプログラミングソルバを使用して、人間の読みやすい洞察を生成する。 例えば、その洞察を活用することで、Llama 2モデルの絶対性能が最大15%向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-06T00:21:44Z)
• On the Reliability and Explainability of Language Models for Program Generation [15.569926313298337]
  自動プログラム生成手法の能力と限界について検討する。 私たちは、コード変換に大きく貢献するトークンを強調するために、高度な説明可能なAIアプローチを採用しています。 解析の結果,言語モデルではコード文法や構造情報を認識できるが,入力シーケンスの変化に対するロバスト性は限られていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-19T14:59:52Z)
• CodeLMSec Benchmark: Systematically Evaluating and Finding Security Vulnerabilities in Black-Box Code Language Models [58.27254444280376]
  自動コード生成のための大規模言語モデル(LLM)は、いくつかのプログラミングタスクにおいてブレークスルーを達成した。 これらのモデルのトレーニングデータは、通常、インターネット(例えばオープンソースのリポジトリから)から収集され、障害やセキュリティ上の脆弱性を含む可能性がある。 この不衛生なトレーニングデータは、言語モデルにこれらの脆弱性を学習させ、コード生成手順中にそれを伝播させる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T11:54:07Z)
• Measure and Improve Robustness in NLP Models: A Survey [23.515869499536237]
  堅牢性は視覚やNLPなどのアプリケーションで別々に研究されており、様々な定義、評価、緩和戦略が研究の複数のラインで行われている。 まず、ロバスト性の定義を複数結合し、その後、ロバスト性障害を特定し、モデルのロバスト性を評価する様々な作業ラインを統一します。 我々は、NLPモデルの堅牢性を効果的に改善する方法をより体系的な視点で、データ駆動型、モデル駆動型、インダクティブプライオリベースである緩和戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T18:02:04Z)
• Probabilistic robust linear quadratic regulators with Gaussian processes [73.0364959221845]
  ガウス過程(GP)のような確率モデルは、制御設計に続く使用のためのデータから未知の動的システムを学ぶための強力なツールです。 本稿では、確率的安定性マージンに関して堅牢なコントローラを生成する線形化GPダイナミクスのための新しいコントローラ合成について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-17T08:36:18Z)

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。