論文の概要: A Framework to Assess Multilingual Vulnerabilities of LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13081v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 11:39:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:36:03.391884
• Title: A Framework to Assess Multilingual Vulnerabilities of LLMs
• Title（参考訳）: LLMの多言語脆弱性を評価するフレームワーク
• Authors: Likai Tang, Niruth Bogahawatta, Yasod Ginige, Jiarui Xu, Shixuan Sun, Surangika Ranathunga, Suranga Seneviratne,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、複数の言語での理解や応答を含む幅広い機能を獲得している。 本稿では,LLMの多言語脆弱性を自動的に評価するフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.20376696905759
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are acquiring a wider range of capabilities, including understanding and responding in multiple languages. While they undergo safety training to prevent them from answering illegal questions, imbalances in training data and human evaluation resources can make these models more susceptible to attacks in low-resource languages (LRL). This paper proposes a framework to automatically assess the multilingual vulnerabilities of commonly used LLMs. Using our framework, we evaluated six LLMs across eight languages representing varying levels of resource availability. We validated the assessments generated by our automated framework through human evaluation in two languages, demonstrating that the framework's results align with human judgments in most cases. Our findings reveal vulnerabilities in LRL; however, these may pose minimal risk as they often stem from the model's poor performance, resulting in incoherent responses.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、複数の言語での理解や応答を含む幅広い機能を獲得している。 彼らは不正な質問に答えることを防ぐために安全訓練を行っているが、トレーニングデータと人的評価リソースの不均衡は、これらのモデルを低リソース言語(LRL)の攻撃により敏感にすることができる。 本稿では,LLMの多言語脆弱性を自動的に評価するフレームワークを提案する。 本フレームワークを用いて,リソースの可用性の異なる8言語にわたる6つのLLMを評価した。 我々は,2言語による人的評価によって自動フレームワークが生成した評価を検証し,ほとんどの場合において,フレームワークの結果が人的判断と一致していることを示した。 LRLの脆弱性は明らかだが,これらはモデルの性能不良から生じるリスクが最小限に抑えられ,不整合応答が生じる。

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