論文の概要: ASTRAL: Automated Safety Testing of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17132v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 18:25:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:43:10.333824
• Title: ASTRAL: Automated Safety Testing of Large Language Models
• Title（参考訳）: ASTRAL: 大規模言語モデルの安全性テストを自動化する
• Authors: Miriam Ugarte, Pablo Valle, José Antonio Parejo, Sergio Segura, Aitor Arrieta,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、人間のような洗練されたコンテンツを理解し、生成する能力によって最近注目を集めている。 LLMの安全性をテストするためのテストケース(即ちプロンプト)の生成と実行を自動化するツールであるASTRALを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1050306667733185
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have recently gained attention due to their ability to understand and generate sophisticated human-like content. However, ensuring their safety is paramount as they might provide harmful and unsafe responses. Existing LLM testing frameworks address various safety-related concerns (e.g., drugs, terrorism, animal abuse) but often face challenges due to unbalanced and obsolete datasets. In this paper, we present ASTRAL, a tool that automates the generation and execution of test cases (i.e., prompts) for testing the safety of LLMs. First, we introduce a novel black-box coverage criterion to generate balanced and diverse unsafe test inputs across a diverse set of safety categories as well as linguistic writing characteristics (i.e., different style and persuasive writing techniques). Second, we propose an LLM-based approach that leverages Retrieval Augmented Generation (RAG), few-shot prompting strategies and web browsing to generate up-to-date test inputs. Lastly, similar to current LLM test automation techniques, we leverage LLMs as test oracles to distinguish between safe and unsafe test outputs, allowing a fully automated testing approach. We conduct an extensive evaluation on well-known LLMs, revealing the following key findings: i) GPT3.5 outperforms other LLMs when acting as the test oracle, accurately detecting unsafe responses, and even surpassing more recent LLMs (e.g., GPT-4), as well as LLMs that are specifically tailored to detect unsafe LLM outputs (e.g., LlamaGuard); ii) the results confirm that our approach can uncover nearly twice as many unsafe LLM behaviors with the same number of test inputs compared to currently used static datasets; and iii) our black-box coverage criterion combined with web browsing can effectively guide the LLM on generating up-to-date unsafe test inputs, significantly increasing the number of unsafe LLM behaviors.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、人間のような洗練されたコンテンツを理解し、生成する能力によって最近注目を集めている。 しかし、危険で安全でない応答を提供するため、安全性を確保することが最重要である。 既存のLLMテストフレームワークは、様々な安全性に関する懸念(例えば、薬物、テロリズム、動物虐待)に対処するが、不均衡で時代遅れなデータセットのためにしばしば課題に直面している。 本稿では,LSMの安全性をテストするためのテストケース(即ちプロンプト)の生成と実行を自動化するツールASTRALを提案する。 まず,多様な安全カテゴリと言語的記述特性(異なるスタイルや説得力のある筆記法)にまたがる,バランスのとれた多種多様な安全テストインプットを生成する新しいブラックボックスカバレッジ基準を導入する。 第2に,レトリーバル拡張生成(RAG),少数ショットプロンプト,Webブラウジングを活用して,最新のテストインプットを生成するLLMベースのアプローチを提案する。 最後に、現在のLLMテスト自動化技術と同様に、安全性と安全性の低いテスト出力を区別するために、LLMをテストオラクルとして利用し、完全に自動化されたテストアプローチを可能にします。 有名なLSMについて広範な評価を行い、以下の重要な知見を明らかにした。 一)GPT3.5は、検査託宣として機能し、安全でない応答を正確に検出し、より最近のLCM(例えば、GPT-4)を超越し、安全でないLM出力(例えば、LlamaGuard)を検出するように特別に調整されたLCMを超越する。 二 提案手法は、現在使用されている静的データセットと比較して、テスト入力数と同じで、安全でないLCMの動作の2倍近くを発見できることを確認した。 三 ウェブブラウジングと組み合わされたブラックボックスカバレッジ基準は、安全でないテストインプットを生成する上で、LLMを効果的に導くことができ、安全でないLCMの挙動を著しく増加させることができる。

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