論文の概要: Interpretation Meets Safety: A Survey on Interpretation Methods and Tools for Improving LLM Safety

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05451v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 17:56:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.174661
• Title: Interpretation Meets Safety: A Survey on Interpretation Methods and Tools for Improving LLM Safety
• Title（参考訳）: 解釈と安全性: LLMの安全性向上のための解釈方法とツールに関する調査
• Authors: Seongmin Lee, Aeree Cho, Grace C. Kim, ShengYun Peng, Mansi Phute, Duen Horng Chau,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、より広い現実世界での使用、安全でない振る舞いの理解と緩和が不可欠である。 我々は,このギャップを埋める最初の調査を行い,安全性を重視した解釈手法と,それらに通知する安全性向上と,それらを運用するツールを結合する統一的なフレームワークを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.43622753923107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) see wider real-world use, understanding and mitigating their unsafe behaviors is critical. Interpretation techniques can reveal causes of unsafe outputs and guide safety, but such connections with safety are often overlooked in prior surveys. We present the first survey that bridges this gap, introducing a unified framework that connects safety-focused interpretation methods, the safety enhancements they inform, and the tools that operationalize them. Our novel taxonomy, organized by LLM workflow stages, summarizes nearly 70 works at their intersections. We conclude with open challenges and future directions. This timely survey helps researchers and practitioners navigate key advancements for safer, more interpretable LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が現実世界で広く使われるようになると、安全でない振る舞いを理解し、緩和することが重要である。 解釈技術は、安全でないアウトプットの原因を明らかにし、安全を導くことができるが、そのような安全との関係は以前の調査では見過ごされがちである。 我々は,このギャップを埋める最初の調査を行い,安全性を重視した解釈手法と,それらに通知する安全性向上と,それらを運用するツールを結合する統一的なフレームワークを紹介した。 LLMワークフローの段階によって組織された我々の新しい分類法は、その交差点で70近い著作を要約する。 オープンな課題と今後の方向性で締めくくります。 このタイムリーな調査は、研究者や実践者がより安全で解釈可能なLLMのための重要な進歩をナビゲートするのに役立ちます。

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