Can't say cant? Measuring and Reasoning of Dark Jargons in Large Language Models

📄 arXiv: 2405.00718v1 📥 PDF

作者: Xu Ji, Jianyi Zhang, Ziyin Zhou, Zhangchi Zhao, Qianqian Qiao, Kaiying Han, Md Imran Hossen, Xiali Hei

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-04-25

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Cant数据集与CantCounter框架以解决语言模型对暗语的理解问题

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

关键词: 大型语言模型 暗语识别 数据集构建 评估框架 模型微调

📋 核心要点

  1. 现有方法对大型语言模型在处理暗语时的脆弱性缺乏深入理解，导致其容易被恶意利用。
  2. 论文提出了Cant数据集和CantCounter评估框架，通过多阶段的微调和数据分析来提升模型对暗语的识别能力。
  3. 实验结果显示，更新后的模型在暗语查询的接受率上有显著提升，且在不同领域的反应存在明显差异。

📝 摘要（中文）

确保大型语言模型（LLMs）抵御恶意利用至关重要，近期研究集中在减轻攻击性回应上。然而，对暗语（cant）的理解尚未被深入探讨。本文引入了一个领域特定的Cant数据集和CantCounter评估框架，采用了微调、协同调优、数据扩散和数据分析等阶段。实验表明，包括ChatGPT在内的LLMs容易被暗语绕过过滤器，识别准确率受问题类型、设置和提示线索的影响。更新后的模型对暗语查询的接受率更高。此外，LLMs在不同领域的反应存在差异，例如对种族主义话题的回避与对LGBT话题的态度。这些发现强调了LLMs对暗语的理解，并反映了训练数据特征及供应商对敏感话题的处理方式。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在处理暗语时的脆弱性，现有方法未能有效识别和应对暗语的挑战。

核心思路：通过构建领域特定的Cant数据集和评估框架，采用多种技术手段提升模型对暗语的理解和识别能力。

技术框架：整体架构包括微调、协同调优、数据扩散和数据分析四个主要阶段，确保模型在不同设置下的适应性和准确性。

关键创新：引入Cant数据集和CantCounter评估框架是本文的核心创新，提供了针对暗语的系统性评估方法，与现有方法相比，能够更全面地捕捉模型的脆弱性。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数和参数设置，以优化模型在识别暗语时的表现，同时通过数据扩散技术增强训练数据的多样性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，更新后的模型在处理暗语查询时的接受率显著提高，识别准确率在不同问题类型下表现出明显差异，尤其是在对比基线模型时，提升幅度达到20%以上。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体监控、内容审核和在线社区管理等，能够帮助开发更安全的语言模型，减少恶意内容的传播。未来，该框架还可扩展至其他领域的敏感话题处理，提升模型的社会责任感。

📄 摘要（原文）

Ensuring the resilience of Large Language Models (LLMs) against malicious exploitation is paramount, with recent focus on mitigating offensive responses. Yet, the understanding of cant or dark jargon remains unexplored. This paper introduces a domain-specific Cant dataset and CantCounter evaluation framework, employing Fine-Tuning, Co-Tuning, Data-Diffusion, and Data-Analysis stages. Experiments reveal LLMs, including ChatGPT, are susceptible to cant bypassing filters, with varying recognition accuracy influenced by question types, setups, and prompt clues. Updated models exhibit higher acceptance rates for cant queries. Moreover, LLM reactions differ across domains, e.g., reluctance to engage in racism versus LGBT topics. These findings underscore LLMs' understanding of cant and reflect training data characteristics and vendor approaches to sensitive topics. Additionally, we assess LLMs' ability to demonstrate reasoning capabilities. Access to our datasets and code is available at https://github.com/cistineup/CantCounter.