这篇论文的主题是关于对大型语言模型（LLMs）和多模态大型语言模型（MLLMs）进行所谓的“越狱攻击”（jailbreak attacks）的安全性评估。想象一下，你有一个非常听话的机器人，你告诉它做什么它就会做什么，但是这个机器人有一些内置的安全规则，防止它做出有害的行为。然而，有些人可能会尝试欺骗这个机器人，让它做出它本不应该做的事情，这就是所谓的“越狱攻击”。总的来说，这篇论文通过一系列的实验和分析，提供了一个评估和改进AI模型安全性的框架，这对于AI领域的研究人员和开发者来说是非常有价值的。
主要功能和特点：
- 评估模型的安全性： 论文构建了一个包含1445个有害问题的综合越狱评估数据集，覆盖了11种不同的安全政策，用于测试这些模型是否能够坚守这些安全规则。
- 广泛的实验： 对包括GPT-4和GPT-4V在内的11种不同的LLMs和MLLMs进行了广泛的红队实验，这些模型既包括开源模型，也包括专有的最先进的模型。
- 深入分析： 对评估结果进行了深入分析，发现GPT-4和GPT-4V在抵抗越狱攻击方面比其他开源模型表现得更好。
工作原理：
- 数据集构建： 收集并整理了现有的越狱行为和问题，创建了一个全面的评估基准。
- 威胁模型： 使用开源模型作为代理模型，训练输入修改以进行越狱，然后将这些修改应用于专有模型，如GPT-4。
- 评估指标： 使用拒绝词汇检测和LLMs作为法官等方法来计算攻击成功率（ASR），以评估越狱攻击是否成功。
具体应用场景：
- 安全测试： 该研究可以用于评估和改进AI模型的安全性，确保它们不会生成有害内容。
- 模型开发： 对于开发新的AI模型的公司，这项研究提供了一种方法来测试和增强其产品的安全性。
- 政策制定： 对于监管机构，这项研究可以帮助他们制定更有效的政策来规范AI模型的行为。
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