論文の概要: A Survey on Responsible LLMs: Inherent Risk, Malicious Use, and Mitigation Strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09431v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 09:59:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:12:03.276505
• Title: A Survey on Responsible LLMs: Inherent Risk, Malicious Use, and Mitigation Strategy
• Title（参考訳）: 責任あるLCMに関する調査--本質的リスク, 悪用, 緩和戦略
• Authors: Huandong Wang, Wenjie Fu, Yingzhou Tang, Zhilong Chen, Yuxi Huang, Jinghua Piao, Chen Gao, Fengli Xu, Tao Jiang, Yong Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、多くの現実世界のアプリケーションをサポートする大きな可能性を秘めている。 プライバシー漏洩のリスク、幻覚的なアウトプット、そして価値のミスアライメントといった点で、彼らは依然として重大な課題に直面している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.839815402460918
• License:
• Abstract: While large language models (LLMs) present significant potential for supporting numerous real-world applications and delivering positive social impacts, they still face significant challenges in terms of the inherent risk of privacy leakage, hallucinated outputs, and value misalignment, and can be maliciously used for generating toxic content and unethical purposes after been jailbroken. Therefore, in this survey, we present a comprehensive review of recent advancements aimed at mitigating these issues, organized across the four phases of LLM development and usage: data collecting and pre-training, fine-tuning and alignment, prompting and reasoning, and post-processing and auditing. We elaborate on the recent advances for enhancing the performance of LLMs in terms of privacy protection, hallucination reduction, value alignment, toxicity elimination, and jailbreak defenses. In contrast to previous surveys that focus on a single dimension of responsible LLMs, this survey presents a unified framework that encompasses these diverse dimensions, providing a comprehensive view of enhancing LLMs to better serve real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、多くの現実世界のアプリケーションをサポートし、ポジティブな社会的影響をもたらす大きな可能性を秘めているが、プライバシリークの固有のリスク、幻覚的アウトプット、価値のミスアライメントの観点からも大きな課題に直面しており、脱獄後に有害なコンテンツや非倫理的目的を生成するために悪用することができる。 そこで本研究では,データ収集と事前学習,微調整とアライメント,プロンプトと推論,後処理と監査の4つの段階にまたがる,これらの課題の緩和を目的とした最近の進歩を概観する。 プライバシー保護,幻覚の低減,価値アライメント,毒性除去,脱獄防御の観点から,LSMの性能向上に向けた最近の進歩について詳述する。 従来のLCMの単一次元に焦点をあてた調査とは対照的に,本調査では,これらの多様な次元を包含する統一的なフレームワークを提示し,実世界のアプリケーションによりよいサービスを提供するためのLLMの拡張に関する総合的な見解を提供する。

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