Can LLMs Follow Simple Rules?
作者: Norman Mu, Sarah Chen, Zifan Wang, Sizhe Chen, David Karamardian, Lulwa Aljeraisy, Basel Alomair, Dan Hendrycks, David Wagner
分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2023-11-06 (更新: 2024-03-08)
备注: Project website: https://eecs.berkeley.edu/~normanmu/llm_rules; revised content
💡 一句话要点
提出RuLES框架以评估大型语言模型的规则遵循能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 规则遵循 对抗攻击 程序化评估 内容生成 自动化客服
📋 核心要点
- 现有的对抗攻击和防御评估方法通常依赖昂贵的人工审查或不可靠的启发式检查，导致对LLMs规则遵循能力的评估不够准确。
- 本文提出了RuLES框架，通过14个简单文本场景评估LLMs在与用户互动时遵循规则的能力，提供了程序化的评估方法。
- 实验结果显示，几乎所有当前的LLMs在遵循规则方面表现不佳，简单的优化攻击显著提高了失败率，提示了改进的潜力。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）在现实世界中承担越来越多的责任，可靠地指定和约束这些系统的行为变得至关重要。模型开发者可能希望为模型设定明确的规则，例如“不要生成攻击性内容”，但这些规则可能会被越狱技术规避。现有对LLMs的对抗攻击和防御的评估通常需要昂贵的人工审查或不可靠的启发式检查。为了解决这一问题，本文提出了规则遵循语言评估场景（RuLES），这是一个用于测量LLMs规则遵循能力的程序化框架。RuLES包含14个简单的文本场景，模型被指示在与用户互动时遵守各种规则。每个场景都有一个程序化评估函数，用于确定模型在对话中是否违反了任何规则。我们的评估显示，几乎所有当前模型在遵循场景规则方面都存在困难，即使在简单的测试案例中也是如此。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在遵循设定规则时的能力不足问题。现有方法在评估模型遵循规则的能力时，往往依赖人工审查或不可靠的启发式方法，导致评估结果的准确性和可靠性不足。
核心思路：论文提出了RuLES框架，设计了14个简单的文本场景，要求模型在与用户互动时遵循特定规则。通过程序化的评估函数，能够自动检测模型是否违反了规则，从而提供更可靠的评估手段。
技术框架：RuLES框架由多个模块组成，包括场景生成模块、规则定义模块和评估模块。每个场景都包含明确的规则，模型在对话中执行时，评估模块会实时监测并判断模型的行为是否符合规则。
关键创新：RuLES框架的最大创新在于其程序化评估能力，能够自动化地检测模型的规则遵循情况。这与现有方法的人工审查方式形成鲜明对比，显著提高了评估的效率和准确性。
关键设计：在设计过程中，论文对每个场景的规则进行了细致的定义，并为每个场景设计了相应的评估函数。这些函数能够快速判断模型的输出是否符合预设规则，确保评估过程的高效性和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，几乎所有当前的LLMs在遵循规则方面表现不佳，特别是在简单的测试案例中，失败率显著提高。通过简单的优化攻击，模型的失败率进一步增加，提示了现有模型在规则遵循能力上的不足。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括内容生成、对话系统和自动化客服等。通过提高大型语言模型的规则遵循能力，可以有效减少不当内容的生成，提升用户体验和系统的安全性。未来，该框架还可能为模型的安全性评估和优化提供新的思路和方法。
📄 摘要（原文）
As Large Language Models (LLMs) are deployed with increasing real-world responsibilities, it is important to be able to specify and constrain the behavior of these systems in a reliable manner. Model developers may wish to set explicit rules for the model, such as "do not generate abusive content", but these may be circumvented by jailbreaking techniques. Existing evaluations of adversarial attacks and defenses on LLMs generally require either expensive manual review or unreliable heuristic checks. To address this issue, we propose Rule-following Language Evaluation Scenarios (RuLES), a programmatic framework for measuring rule-following ability in LLMs. RuLES consists of 14 simple text scenarios in which the model is instructed to obey various rules while interacting with the user. Each scenario has a programmatic evaluation function to determine whether the model has broken any rules in a conversation. Our evaluations of proprietary and open models show that almost all current models struggle to follow scenario rules, even on straightforward test cases. We also demonstrate that simple optimization attacks suffice to significantly increase failure rates on test cases. We conclude by exploring two potential avenues for improvement: test-time steering and supervised fine-tuning.