論文の概要: Safety Alignment Depth in Large Language Models: A Markov Chain Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00669v1
• Date: Sun, 02 Feb 2025 04:43:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:21:54.07307
• Title: Safety Alignment Depth in Large Language Models: A Markov Chain Perspective
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける安全性アライメント深さ:マルコフ連鎖の視点から
• Authors: Ching-Chia Kao, Chia-Mu Yu, Chun-Shien Lu, Chu-Song Chen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ハイステークなシナリオでますます採用されているが、その安全性メカニズムは脆弱であることが多い。 本論文は,安全アライメントのための理想的な深度を同定する方法について,最初の理論的結果を提供する。 より広いアンサンブルがより浅いアライメントを補うことができることを示すために,アライメント深さとアンサンブル幅の基本的な相互作用を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.347349690954452
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly adopted in high-stakes scenarios, yet their safety mechanisms often remain fragile. Simple jailbreak prompts or even benign fine-tuning can bypass these protocols, underscoring the need to understand where and how they fail. Recent findings suggest that vulnerabilities emerge when alignment is confined to only the initial output tokens. Unfortunately, even with the introduction of deep safety alignment, determining the optimal safety depth remains an unresolved challenge. By leveraging the equivalence between autoregressive language models and Markov chains, this paper offers the first theoretical result on how to identify the ideal depth for safety alignment, and demonstrates how permutation-based data augmentation can tighten these bounds. Crucially, we reveal a fundamental interaction between alignment depth and ensemble width-indicating that broader ensembles can compensate for shallower alignments. These insights provide a theoretical foundation for designing more robust, scalable safety strategies that complement existing alignment approaches, opening new avenues for research into safer, more reliable LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ハイステークなシナリオでますます採用されているが、その安全性メカニズムは脆弱であることが多い。 単純なjailbreakプロンプトや、微調整によってこれらのプロトコルをバイパスすることができる。 最近の発見は、アライメントが初期出力トークンに限られている場合に脆弱性が現れることを示唆している。 残念ながら、深い安全アライメントが導入されたとしても、最適な安全性の深さを決定することは未解決の課題である。 本稿では, 自己回帰型言語モデルとマルコフ連鎖の等価性を活用することにより, 安全アライメントの理想的深さの同定方法に関する最初の理論的結果を提供し, 置換に基づくデータ拡張がこれらの境界をいかに締め付けるかを示す。 重要なことは、より広いアンサンブルがより浅いアライメントを補うことができることを表すアライメント深さとアンサンブル幅の基本的な相互作用を明らかにする。 これらの知見は、既存のアライメントアプローチを補完するより堅牢でスケーラブルな安全戦略を設計し、より安全で信頼性の高いLCMの研究のための新たな道を開くための理論的基盤を提供する。

関連論文リスト

• Do We Really Need Curated Malicious Data for Safety Alignment in Multi-modal Large Language Models? [83.53005932513155]
  MLLM(Multi-modal large language model)は大きな進歩を遂げているが、その安全性は依然として限られている。 そこで我々は, 単純明快な拒絶文に代えて, 少数の良性命令追従データに対して, MLLMを微調整する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-14T09:03:51Z)
• The Structural Safety Generalization Problem [6.577241163741174]
  LLMジェイルブレイクは幅広い安全上の課題である。この問題がまだ解決されていないことを踏まえ、重要な障害メカニズムをターゲットにすることを提案する。 我々は、マルチターン、マルチイメージ、翻訳ベースの攻撃に対する新たな脆弱性を明らかにすることで、このフレームワーク内でレッドチームを行う。 次に、このフレームワークがStructure Rewriting Guardrailを提案することによって、新たな防御を可能にする可能性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-13T20:21:08Z)
• Fundamental Safety-Capability Trade-offs in Fine-tuning Large Language Models [92.38300626647342]
  タスク固有のデータセット上でのLLM(Fun-tuning Large Language Model)は、LLMの第一の用途である。 本稿では,LLMファインチューニング戦略の安全性と能力の相互作用を理解するための理論的枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-24T20:41:57Z)
• Improving LLM Safety Alignment with Dual-Objective Optimization [65.41451412400609]
  大規模言語モデル(LLM)の既存のトレーニング時間安全アライメント技術は、ジェイルブレイク攻撃に対して脆弱なままである。 本研究では,DPOの目的を2つの構成要素にまとめる安全アライメントの改善について提案する。(1) 安全でない世代が部分的に発生しても拒否を促す頑健な拒絶訓練,(2) 有害な知識の未学習。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-05T18:01:05Z)
• Almost Surely Safe Alignment of Large Language Models at Inference-Time [20.5164976103514]
  高い能力を持つ大規模言語モデル(LLM)でさえ、バイアスや安全でない応答を発生させることができる。 本稿では,新しい推論時間アライメント手法を提案する。 我々は、マルコフ決定プロセスとして安全な推論時間応答をフレーミングすることでこれを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T09:59:32Z)
• Deliberative Alignment: Reasoning Enables Safer Language Models [64.60765108418062]
  モデルセーフティ仕様を教える新しいパラダイムであるDeliberative Alignmentを紹介します。 このアプローチを使ってOpenAIのoシリーズモデルを整列させ、人書きのチェーンや回答を必要とせず、OpenAIの安全ポリシーに極めて正確な順守を実現しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-20T21:00:11Z)
• Superficial Safety Alignment Hypothesis [8.297367440457508]
  本稿では,安全アライメントが安全でないモデルに正しい推論方向を選択するよう教えるべきであるとする,表向きの安全アライメント仮説(SSAH)を提案する。 安全に整合した大言語モデル(LLM)における属性クリティカルな4つのコンポーネントを同定する。 本研究は,特定の安全クリティカル成分の凍結を微調整中に行うことにより,新しい作業に適応しつつ,その安全性特性を維持できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T19:53:35Z)
• Safety Alignment Should Be Made More Than Just a Few Tokens Deep [48.823599143711235]
  現在のLarge Language Models(LLM)の安全性アライメントは脆弱である。 比較的単純な攻撃、あるいは微調整さえも、ジェイルブレイク対応のモデルを作ることができる。 最初の数個のトークン以上の安全性アライメントの強化は、一般的なエクスプロイトに対するロバスト性を大幅に向上させる可能性があることを、私たちは示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T00:35:23Z)
• Towards Comprehensive Post Safety Alignment of Large Language Models via Safety Patching [74.62818936088065]
  textscSafePatchingは包括的なPSAのための新しいフレームワークである。 textscSafePatchingはベースラインメソッドよりも包括的なPSAを実現する。 textscSafePatchingは、連続的なPSAシナリオにおいて、その優位性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T16:51:07Z)
• CodeAttack: Revealing Safety Generalization Challenges of Large Language Models via Code Completion [117.178835165855]
  本稿では,自然言語入力をコード入力に変換するフレームワークであるCodeAttackを紹介する。 我々の研究は、コード入力に対するこれらのモデルの新たな、普遍的な安全性の脆弱性を明らかにした。 CodeAttackと自然言語の分布ギャップが大きくなると、安全性の一般化が弱くなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T17:55:38Z)

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。