論文の概要: Phare: A Safety Probe for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11365v2
• Date: Mon, 19 May 2025 09:01:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 12:45:56.196788
• Title: Phare: A Safety Probe for Large Language Models
• Title（参考訳）: Phare: 大規模言語モデルのための安全プローブ
• Authors: Pierre Le Jeune, Benoît Malézieux, Weixuan Xiao, Matteo Dora,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の探索と評価を行うための診断フレームワークであるPhoreを紹介する。 本評価では, 筋力, 敏感性, ステレオタイプ再現など, あらゆる安全次元にまたがる系統的脆弱性のパターンを明らかにする。 Phareは研究者や実践者に、より堅牢で整合性があり、信頼できる言語システムを構築するための実用的な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.420401945390937
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ensuring the safety of large language models (LLMs) is critical for responsible deployment, yet existing evaluations often prioritize performance over identifying failure modes. We introduce Phare, a multilingual diagnostic framework to probe and evaluate LLM behavior across three critical dimensions: hallucination and reliability, social biases, and harmful content generation. Our evaluation of 17 state-of-the-art LLMs reveals patterns of systematic vulnerabilities across all safety dimensions, including sycophancy, prompt sensitivity, and stereotype reproduction. By highlighting these specific failure modes rather than simply ranking models, Phare provides researchers and practitioners with actionable insights to build more robust, aligned, and trustworthy language systems.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)の安全性を保証することは、責任あるデプロイメントには不可欠だが、既存の評価では、障害モードを特定するよりもパフォーマンスを優先することが多い。 幻覚, 信頼性, 社会的バイアス, 有害コンテンツ生成の3つの重要な側面にまたがってLCMの行動を調査し評価するための多言語診断フレームワークであるPhoreを紹介する。 現状のLLMを17件評価したところ, 症状, 迅速な感受性, ステレオタイプ再現など, あらゆる安全次元にまたがる系統的脆弱性のパターンが明らかとなった。 モデルランキングではなく、これらの特定の障害モードを強調することで、研究者や実践者がより堅牢で整合性があり、信頼できる言語システムを構築するための実用的な洞察を提供する。

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