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言語モデルを守るシンプルな方法

このアプローチは、言語モデルの有害な出力を防ぐために自己評価を使うんだ。

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攻撃から言語モデルを守るこ攻撃から言語モデルを守るこ高める。新しい自己評価方法が言語モデルの安全性を
目次

この論文では、大規模言語モデル(LLM)を有害な出力を生成させようとする攻撃から守る新しい方法を紹介してる。このアプローチは自己評価を使っていて、モデルが追加のトレーニングなしで自分の入力と出力を評価するんだ。これが他のモデル調整を必要とする方法よりも安くて簡単なんだよ。

主な目的は、オープンソースとクローズドソースのLLMへの攻撃の成功率を下げること。研究結果は、自己評価の方法がLlama-Guard2やいろんなコンテンツモデレーションAPIよりも攻撃成功率を効果的に減らすことを示してる。

著者たちは、LLMが有害な出力を避けるようにトレーニングされてるけど、まだ一部の攻撃がこの防御を突破できることを話してる。彼らの方法は、別のモデルが入力と出力の安全をチェックするチェックポイントを導入することが含まれてて、有害なリクエストを見つけて危険な応答を防ぐことができるんだ。

研究では、評価者自身が攻撃に耐えられるかどうかなど、いろんなシナリオをテストしてる。その結果、評価者が攻撃されても、防御は効果的で、評価者なしのモデルよりも良い保護を維持できることが示唆されてる。

この研究は特に、有害な指示を評価する方法に焦点を当ててて、テストのためによく定義された有害な例のセットを使ってる。彼らはまた、入力に不要なテキストを追加するようなさまざまな攻撃に対して防御がどれくらい機能するかも調べてる。

全体として、結果は自己評価がLLMが有害なコンテンツを生成しないように守る強力で実用的な防御機構であることを示してる。攻撃があっても、その技術はシンプルで効果的で、LLMの展開における安全確保に貴重な貢献をしてるって評価されてるよ。

オリジナルソース

タイトル: Self-Evaluation as a Defense Against Adversarial Attacks on LLMs

概要: We introduce a defense against adversarial attacks on LLMs utilizing self-evaluation. Our method requires no model fine-tuning, instead using pre-trained models to evaluate the inputs and outputs of a generator model, significantly reducing the cost of implementation in comparison to other, finetuning-based methods. Our method can significantly reduce the attack success rate of attacks on both open and closed-source LLMs, beyond the reductions demonstrated by Llama-Guard2 and commonly used content moderation APIs. We present an analysis of the effectiveness of our method, including attempts to attack the evaluator in various settings, demonstrating that it is also more resilient to attacks than existing methods. Code and data will be made available at https://github.com/Linlt-leon/self-eval.

著者: Hannah Brown, Leon Lin, Kenji Kawaguchi, Michael Shieh

最終更新: 2024-08-06 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2407.03234

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2407.03234

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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