MULTIVERSE: Exposing Large Language Model Alignment Problems in Diverse Worlds

📄 arXiv: 2402.01706v1 📥 PDF

作者: Xiaolong Jin, Zhuo Zhang, Xiangyu Zhang

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-01-25

💡 一句话要点

提出多元宇宙方法以揭示大型语言模型的对齐问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 对齐问题 越狱技术 领域特定语言 虚拟世界 安全性评估 对话系统

📋 核心要点

  1. 现有的对齐方法在不同上下文中表现不一致，导致LLM容易被利用，尤其是在虚拟世界中。
  2. 论文提出通过构建多种上下文（世界）来系统性地揭示LLM的对齐问题，利用领域特定语言进行描述。
  3. 实验结果显示，该方法在有效性和效率上超越了现有的越狱技术，能够大规模研究LLM的对齐问题。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的对齐旨在确保其输出与人类价值观相匹配。研究者们通过多种越狱技术展示了对齐问题的严重性，这些技术可以诱导LLM在对话中生成恶意内容。寻找相应的越狱提示通常需要大量的人力或计算资源。本文报告了LLM在不同上下文中的对齐水平差异。通过系统构建多种上下文（称为世界），利用描述可能世界的领域特定语言及其编译器，我们能够以低成本揭示潜在的对齐问题。我们的研究表明，该方法在有效性和效率上均优于现有的越狱技术。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在不同上下文中的对齐问题，现有方法在多样化场景下的适应性不足，容易导致模型生成不当内容。

核心思路：通过构建多种上下文（称为世界），利用领域特定语言描述这些世界，从而系统性地揭示LLM的潜在对齐问题，降低了寻找越狱提示的成本。

技术框架：整体架构包括多个模块：首先是世界的构建模块，接着是编译器将这些世界转化为可供LLM处理的格式，最后是对齐问题的评估模块。

关键创新：该研究的创新点在于通过多元宇宙的概念，系统性地揭示了LLM在不同虚拟世界中的对齐问题，与传统方法相比，提供了更全面的视角和更高的效率。

关键设计：在设计中，采用了领域特定语言来描述世界的各种维度（如时间、地点、角色等），并通过编译器将其转化为LLM可理解的输入格式，确保了方法的灵活性和适应性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在有效性和效率上均优于现有的越狱技术，能够在多种上下文中有效揭示LLM的对齐问题，提升幅度显著，具体性能数据未详述。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全性评估、对话系统的优化以及大型语言模型的对齐训练。通过揭示LLM在不同上下文中的脆弱性，可以帮助开发更安全和可靠的AI系统，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Model (LLM) alignment aims to ensure that LLM outputs match with human values. Researchers have demonstrated the severity of alignment problems with a large spectrum of jailbreak techniques that can induce LLMs to produce malicious content during conversations. Finding the corresponding jailbreaking prompts usually requires substantial human intelligence or computation resources. In this paper, we report that LLMs have different levels of alignment in various contexts. As such, by systematically constructing many contexts, called worlds, leveraging a Domain Specific Language describing possible worlds (e.g., time, location, characters, actions and languages) and the corresponding compiler, we can cost-effectively expose latent alignment issues. Given the low cost of our method, we are able to conduct a large scale study regarding LLM alignment issues in different worlds. Our results show that our method outperforms the-state-of-the-art jailbreaking techniques on both effectiveness and efficiency. In addition, our results indicate that existing LLMs are extremely vulnerable to nesting worlds and programming language worlds. They imply that existing alignment training focuses on the real-world and is lacking in various (virtual) worlds where LLMs can be exploited.