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 14:58:12.436471
• 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
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• 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。

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