論文の概要: Output Length Effect on DeepSeek-R1's Safety in Forced Thinking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01923v1
• Date: Sun, 02 Mar 2025 06:29:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:25:07.319004
• Title: Output Length Effect on DeepSeek-R1's Safety in Forced Thinking
• Title（参考訳）: 強制思考におけるDeepSeek-R1の安全性に及ぼす出力長の影響
• Authors: Xuying Li, Zhuo Li, Yuji Kosuga, Victor Bian,
• Abstract要約: 本研究では,DeepSeek-R1のロバスト性に及ぼす出力長の影響について検討した。 我々は、様々な敵のプロンプトにまたがる応答を分析し、より長いアウトプットは自己補正によって安全性を向上させるが、特定の攻撃タイプは、より長い世代を悪用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8626097661711394
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated strong reasoning capabilities, but their safety under adversarial conditions remains a challenge. This study examines the impact of output length on the robustness of DeepSeek-R1, particularly in Forced Thinking scenarios. We analyze responses across various adversarial prompts and find that while longer outputs can improve safety through self-correction, certain attack types exploit extended generations. Our findings suggest that output length should be dynamically controlled to balance reasoning effectiveness and security. We propose reinforcement learning-based policy adjustments and adaptive token length regulation to enhance LLM safety.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は強力な推論能力を示しているが、敵対的な条件下での安全性は依然として課題である。 本研究では,DeepSeek-R1の強靭性,特に強制思考における出力長の影響について検討する。 我々は、様々な敵のプロンプトにまたがる応答を分析し、より長いアウトプットは自己補正によって安全性を向上させるが、特定の攻撃タイプは、より長い世代を悪用する。 この結果から, 出力長を動的に制御し, 推論の有効性と安全性のバランスをとることが示唆された。 LLMの安全性を高めるために,強化学習に基づくポリシー調整と適応トークン長制御を提案する。

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