論文の概要: Evil twins are not that evil: Qualitative insights into machine-generated prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08127v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 06:22:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:04:30.212571
• Title: Evil twins are not that evil: Qualitative insights into machine-generated prompts
• Title（参考訳）: 邪悪な双子はそんなに邪悪ではない-機械が生み出すプロンプトの質的な洞察
• Authors: Nathanaël Carraz Rakotonirina, Corentin Kervadec, Francesca Franzon, Marco Baroni,
• Abstract要約: 我々は不透明な機械生成プロンプト(オートプロンプト)を初めて網羅的に分析した。 機械生成プロンプトは、しばしば理解可能な最後のトークンによって特徴づけられる。 機械生成プロンプトに適用したいくつかの改善は、自然言語シーケンスにも適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.42957674201616
• License:
• Abstract: It has been widely observed that language models (LMs) respond in predictable ways to algorithmically generated prompts that are seemingly unintelligible. This is both a sign that we lack a full understanding of how LMs work, and a practical challenge, because opaqueness can be exploited for harmful uses of LMs, such as jailbreaking. We present the first thorough analysis of opaque machine-generated prompts, or autoprompts, pertaining to 3 LMs of different sizes and families. We find that machine-generated prompts are characterized by a last token that is often intelligible and strongly affects the generation. A small but consistent proportion of the previous tokens are fillers that probably appear in the prompt as a by-product of the fact that the optimization process fixes the number of tokens. The remaining tokens tend to have at least a loose semantic relation with the generation, although they do not engage in well-formed syntactic relations with it. We find moreover that some of the ablations we applied to machine-generated prompts can also be applied to natural language sequences, leading to similar behavior, suggesting that autoprompts are a direct consequence of the way in which LMs process linguistic inputs in general.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)が予測可能な方法で反応してアルゴリズムが生成するプロンプトが理解できないように見えることが広く観察されている。 これは、LMの動作方法の完全な理解が欠如している兆候であり、また、脱獄のような有害なLMの使用に不透明さを活用できるため、実践的な課題である。 我々は,不透明な機械生成プロンプト(オートプロンプト)の最初の徹底的な解析を行い,サイズや家族の異なる3つのLMについて述べる。 機械生成プロンプトは、しばしば理解不能で、生成に強く影響を及ぼす最後のトークンによって特徴づけられる。 前のトークンの小さなが一貫した割合は、おそらく最適化プロセスがトークンの数を修正するという事実の副産物としてプロンプトに現れるフィラーである。 残りのトークンは、生成物と少なくともゆるやかなセマンティックな関係を持つ傾向にあるが、それらのトークンはそれとよく形づくられた構文的な関係には関わらない。 さらに、機械生成プロンプトに適用したいくつかの改善は、自然言語のシーケンスにも適用可能であり、同様に振る舞うことが示唆され、オートプロンプトは、LMが言語入力を一般的に処理する方法の直接的な結果である。

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