時間の経過に伴う言語モデルの堅牢性の評価

大規模言語モデル（LLM）は、コード解釈、応答生成、あいまいな状況への対処などのタスクでかなり進歩してきた。しかし、これらのモデルはユーザーとのインタラクション改善に重点を置くことが多く、セキュリティ、プライバシー、安全性への影響を考慮していない。その結果、新しい更新ごとに新たな脆弱性やバイアスが生じることがある。

過去の多くの研究は、特定のバージョンのモデルのみを見ていて、新しいタイプの攻撃が新しいバージョンにどう影響するかを無視していた。この研究は、そのギャップを埋めることを目指し、LLMの異なるバージョンが時間の経過とともに攻撃にどれだけ耐えられるかを調べる。モデルが使用する学習フレームワーク内の敵対的な例に焦点を当て、一連のテストを通じてその堅牢性を評価する。

#背景

OpenAIなどのLLMは、言語翻訳、テキスト分類、クリエイティブライティングを含む様々な自然言語処理タスクで強力なパフォーマンスを示している。これらの強みにもかかわらず、これらのモデルは、バイアスや不適切なコンテンツを含むインターネットからの大規模なデータセットで訓練されているため、リスクがある。その結果、LLMによって生成される応答は、時には有害なステレオタイプを強化したり、誤った情報を広めたりすることがある。

さらに、これらのモデルは受け取る入力の変更に敏感である。これには、正当なユーザーによる意図しないエラーや、攻撃者による意図的な変更が含まれる。開発者は、ユーザーからのフィードバックに基づいて定期的にこれらのモデルを更新するが、時にはこれらの更新が新たな脆弱性をもたらすこともある。

これらのモデルがどれだけ堅牢かを調査する研究は、通常は1つのバージョンだけを検討し、更新がパフォーマンスにどう影響するかを考慮しない。我々の研究は、異なるバージョンがさまざまな攻撃に対してどのように対処するかを分析することで、LLMの堅牢性を時間の経過とともに評価することを目指す。

#目的

我々の主な目的は、異なるバージョンのLLMが敵対的な課題に対してどれだけ耐性があるかを評価することだ。モデルの更新から生じる可能性のある問題を特定したい。結果は、ユーザーと開発者の両方に利益をもたらすだろう。ユーザーは、これらのモデルを使用する際の制限やリスクについての洞察を得て、開発者はモデルのパフォーマンス向上や新たな課題への対処に関する指針を得ることができる。

#評価フレームワーク

我々の評価は、異なるLLMのバージョンが時間の経過とともに敵対的な例にどのように対処するかに焦点を当てる。ゼロショット学習と少数ショット学習の2つの学習方法を調べる。

ゼロショット学習は、タスクの説明と質問を例なしでモデルに与えることが含まれる。少数ショット学習は、モデルがタスクをよりよく理解できるように、いくつかの例を追加することを含む。両方の方法において、敵対的な例がモデルのパフォーマンスにどのように影響するかを評価する。

#敵対的な例

敵対的な例は、モデルを混乱させるために意図的に変更された入力で、不正確な出力を生じさせる。これらの例を生成する方法はいくつかある。

我々は2つの主要なタイプに焦点を当てる：

1. 敵対的な説明：これは、モデルを誤解させることを目指した元のタスク説明のバリエーション。
2. 敵対的な質問：これは、モデルに投げかけられた質問を変更して、その理解を試す。

これらの要素をターゲットにすることで、モデルが変更された入力に直面したときにどれだけうまく動作するかがわかる。

#方法

#コンテキスト内学習

コンテキスト内学習は、モデルのパラメータを変更せずにLLMを教える方法だ。ゼロショット学習のために、我々はモデルに説明と質問を提供する。少数ショット学習では、モデルを導くためにいくつかの例も追加する。これらの入力が敵対的な例に置き換えられたときの応答を評価する。

#モデルバージョン

この研究では、よく知られたLLMの2つのバージョンを比較する：古いバージョンと更新されたバージョン。そうすることで、モデルの更新が堅牢性にどう影響するかを評価できる。

#実験プロセス

我々は様々な代理モデルから敵対的な例を生成し、それをターゲットモデルに適用する。その後、クリーンなクエリと敵対的なクエリの両方に対する各モデルの応答を分析する。

#結果

#ゼロショット学習分析

ゼロショット学習の分析では、両方のバージョンのLLMが敵対攻撃に対して苦労していることがわかった。特定の攻撃を適用したとき、更新されたモデルは予想ほど良いパフォーマンスを示さなかった。たとえば、SST-2データセットでは、両バージョンとも特定の敵対的攻撃に直面したとき、ほぼゼロスコアだった。

更新されたバージョンは、さまざまなタスクにおける効果が低下した。MNLIデータセットでは、更新されたモデルのクリーンスコアは前のバージョンよりも悪かった。これは、モデルの進化と特定の課題に対する耐性の関係に関する懸念を引き起こす。

#少数ショット学習分析

少数ショット学習の結果は、ゼロショット学習からの発見を反映していた。更新されたモデルは、敵対的な例に対処する能力において有意な改善を示さなかった。多くの場合、古いバージョンよりも悪いパフォーマンスを示した。

分析は、両方のモデルが複合攻撃に対して苦労していることを強調している。複数の敵対的要素が単一のクエリに導入された場合、これはさらにモデルの堅牢性を評価することの複雑性を強調している。

#意義

我々の発見は、開発者がLLMの更新時に堅牢性を考慮する必要があることを明らかにしている。耐性を高める技術を統合し、徹底的な評価を行うことが重要だ。そうすることで、モデルは、既知の課題と未知の課題の両方にうまく対処できるようになる。

#結論

結論として、この研究は、古いバージョンと更新されたバージョンのLLMが両方とも敵対攻撃に脆弱であることを明らかにしている。更新されたモデルは堅牢性を示さず、場合によっては前のモデルよりも悪化していることがある。これらの結果は、特に敵対的な課題に対する堅牢性の観点から、更新後もモデルパフォーマンスを継続的に評価する重要性を示している。

今後、我々の研究は、LLMの更新が本当に敵対的な状況に対処する能力を向上させていることを確保するための継続的な分析の必要性を強調している。開発者は、これを優先して、実世界のアプリケーションにおけるモデルの信頼性と安全性を維持する必要がある。