近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理领域取得了巨大成功,并在多个领域得到广泛应用。然而,随之而来的安全性问题,特别是LLMs在面对精心设计的”越狱”(jailbreaking)攻击时表现出的脆弱性,引起了研究者和从业者的高度重视。

最近,一篇题为”Don’t Say No: Jailbreaking LLM by Suppressing Refusal”的论文提出了一种新的越狱攻击方法DSN(Don’t Say No),旨在促使LLMs生成肯定的响应,并创新性地增加了抑制拒绝的目标。同时,论文还提出了一个集成评估流程,以更准确地评估攻击的有害性。本文将深入探讨DSN攻击方法的原理、实验结果及其潜在影响。

越狱攻击:安全性的重要挑战

LLMs在识别和避免有害查询方面表现出色,但仍容易受到精心设计的越狱攻击的影响。这些攻击通过精心构造的提示诱导LLMs生成有毒内容,从而使其偏离预期的安全对齐。

现有的越狱攻击方法,如GCG(Generate Confirmed Guesses)攻击,尽管在某些情况下能够成功,但其攻击成功率有限。此外,评估攻击效果也存在挑战,因为很难直接准确地评估攻击的有害性。目前广泛使用的评估方法,如拒绝关键词匹配,存在大量误报和漏报的问题。

DSN攻击:抑制拒绝,提高攻击成功率

为了更好地研究越狱攻击,论文提出了DSN攻击方法。与传统攻击不同,DSN不仅旨在生成肯定的响应,还创新性地增加了抑制拒绝的目标。

具体而言,DSN在损失函数中加入了一个增强项,用于指导LLM的响应远离预定义的拒绝关键词或字符串。为了稳定两个相反目标(生成肯定响应和抑制拒绝)的优化过程,论文采用了Unlikelihood损失来抑制拒绝响应。

通过一系列实验,论文展示了DSN攻击方法在平均和最优结果上都显著优于基线方法GCG。此外,论文还通过调节DSN中的超参数α,研究了拒绝损失项对越狱结果的影响。

集成评估流程:更准确地评估攻击效果

为了克服现有评估方法的局限性,论文提出了一个包含三个模块的集成评估流程:自然语言推理(NLI)矛盾评估、两个第三方LLM评估器(GPT-4和HarmBench)。

通过人工注释300个生成的响应,论文展示了集成评估流程在准确性和可靠性方面优于传统的拒绝匹配方法。论文还比较了不同的聚合策略(如多数投票、单票批准和单票否决)在测试集上的性能。

此外,论文还在新的评估流程下展示了DSN攻击在不同超参数设置下的最大攻击成功率,并分析了DSN攻击在不同受害者模型、评估指标和数据集分割下的转移性。

贡献总结与未来展望

这项研究的主要贡献在于提出了一种新的攻击方法DSN和一个集成评估流程,并通过广泛的实验验证了其有效性。这为提高LLMs的安全性提供了新的视角和方法。

同时,论文也讨论了其方法的局限性,并提出了未来研究的方向,包括:

1. 研究DSN攻击在不同类型LLMs和安全机制下的鲁棒性;
2. 探索使用更复杂的拒绝关键词和模式;
3. 进一步分析攻击的转移性和实时攻击的可行性;
4. 基于DSN攻击的发现,开发更有效的防御机制;
5. 探索更精细的评估方法,如考虑评估元素之间的权重差异;
6. 研究越狱攻击的社会影响以及相关的法律和伦理问题。

总之,这项研究为理解和提高LLMs的安全性提供了宝贵的见解,推动了AI系统的安全发展。随着研究的深入,我们有望开发出更加安全、可靠的大型语言模型,造福社会。

Instruction Matters, a Simple yet Effective Task Selection Approach in Instruction Tuning for Specific Tasks

https://papers.cool/arxiv/2404.16418

Authors: Changho Lee ; Janghoon Han ; Seonghyeon Ye ; Stanley Jungkyu Choi ; Honglak Lee ; Kyunghoon Bae

Summary: Instruction tuning has shown its ability to not only enhance zero-shot generalization across various tasks but also its effectiveness in improving the performance of specific tasks. A crucial aspect in instruction tuning for a particular task is a strategic selection of related tasks that offer meaningful supervision, thereby enhancing efficiency and preventing performance degradation from irrelevant tasks. Our research reveals that leveraging instruction information \textit{alone} enables the identification of pertinent tasks for instruction tuning. This approach is notably simpler compared to traditional methods that necessitate complex measurements of pairwise transferability between tasks or the creation of data samples for the target task. Furthermore, by additionally learning the unique instructional template style of the meta-dataset, we observe an improvement in task selection accuracy, which contributes to enhanced overall performance. Experimental results demonstrate that training on a small set of tasks, chosen solely based on the instructions, leads to substantial performance improvements on benchmarks like P3, Big-Bench, NIV2, and Big-Bench Hard. Significantly, these improvements exceed those achieved by prior task selection methods, highlighting the efficacy of our approach.

想象一下，你想学习一门新语言，你会怎么做？你可能会找一位老师，或者参加一些课程，对吧？其实，训练人工智能（AI）也类似，我们需要给AI提供合适的“学习资料”和“老师”，才能让它变得更聪明。

今天，我们要聊的就是AI训练中一个重要的环节——任务选择。就像我们需要选择合适的老师和课程一样，训练AI时也需要挑选合适的任务来让它学习。

为什么要挑选任务？

目前，训练AI的一种流行方法叫做指令调整。简单来说，就是让AI学习各种各样的任务，从而提高它在未见过任务上的表现。但这带来一个问题：如何选择合适的任务来训练AI呢？

如果我们随便挑选一些任务，可能会导致AI学到一些无关的知识，甚至影响它的性能。这就好像你学习英语，却不小心混入了法语和西班牙语的课程，结果可能会让你更加困惑。

如何挑选合适的任务？

为了解决这个问题，研究人员提出了一种新的方法，叫做基于指令的任务选择（INSTA）。这个方法的核心思想是：通过分析任务的指令，来判断任务之间的相关性。

举个例子，假设我们想训练AI完成“写一首关于猫的诗”这个任务。INSTA会分析这个任务的指令，然后在大量的任务库中寻找与之相关的任务，比如“写一首关于狗的诗”、“描述猫的外貌特征”等等。

通过这种方式，INSTA可以帮助我们挑选出与目标任务相关的任务，从而让AI更高效地学习，避免学习到无关的知识。

INSTA的效果如何？

研究人员通过实验验证了INSTA的有效性。他们发现，使用INSTA挑选的任务训练出来的AI，在各种任务上的表现都比随机挑选任务训练出来的AI更好。

未来展望

INSTA为AI训练提供了一种新的思路，但也有一些可以进一步探索的方向：

• 探索不同模型的效果：INSTA目前主要在一种特定的AI模型上进行测试，未来可以探索它在其他模型上的效果。
• 开发更精确的度量方法：INSTA使用简单的相似度来判断任务之间的相关性，未来可以开发更精确的度量方法。
• 研究指令质量的影响：指令的质量会影响任务选择的准确性，未来可以研究如何提高指令的质量。

总而言之，INSTA为我们提供了一种有效的方法来挑选合适的任务来训练AI，让AI变得更聪明，更能理解我们的指令。随着研究的不断深入，相信AI会在未来发挥更大的作用，为我们的生活带来更多便利。

Building a Japanese Document-Level Relation Extraction Dataset Assisted by Cross-Lingual Transfer

https://papers.cool/arxiv/2404.16506

Authors: Youmi Ma ; An Wang ; Naoaki Okazaki

Summary: Document-level Relation Extraction (DocRE) is the task of extracting all semantic relationships from a document. While studies have been conducted on English DocRE, limited attention has been given to DocRE in non-English languages. This work delves into effectively utilizing existing English resources to promote DocRE studies in non-English languages, with Japanese as the representative case. As an initial attempt, we construct a dataset by transferring an English dataset to Japanese. However, models trained on such a dataset suffer from low recalls. We investigate the error cases and attribute the failure to different surface structures and semantics of documents translated from English and those written by native speakers. We thus switch to explore if the transferred dataset can assist human annotation on Japanese documents. In our proposal, annotators edit relation predictions from a model trained on the transferred dataset. Quantitative analysis shows that relation recommendations suggested by the model help reduce approximately 50% of the human edit steps compared with the previous approach. Experiments quantify the performance of existing DocRE models on our collected dataset, portraying the challenges of Japanese and cross-lingual DocRE.

这篇论文探讨了在非英语语言中，特别是日语中，如何有效地进行文档级关系抽取（DocRE）。DocRE旨在从文档中提取所有语义关系，但目前的研究主要集中在英语上，对非英语语言的关注有限。

挑战

• 数据匮乏：非英语语言的DocRE数据集很少，这限制了模型的训练和评估。
• 跨语言差异：直接将英语资源翻译成其他语言会导致语义和结构上的差异，影响模型性能。
• 文档复杂性：非英语语言文档的复杂性可能高于英语文档，对模型理解和推理能力提出了更高要求。

解决方案

• 跨语言转移：利用机器翻译将英语DocRE数据集转换为日语数据集，作为初始尝试。
• 半自动数据集构建：由于翻译数据集的局限性，采用人工编辑机器推荐的关系的方式构建高质量的日语DocRE数据集（JacRED）。
• 模型评估：评估现有DocRE模型在JacRED数据集上的性能，并分析其跨语言转移能力。

研究发现

• 翻译数据集的局限性：直接使用翻译数据集训练的模型在处理原始日语文本时召回率较低，表明翻译过程中存在语义和结构上的差异。
• 半自动数据集构建的有效性：人工编辑机器推荐的关系可以有效减少人工标注的工作量，提高数据集构建效率。
• 模型性能：现有DocRE模型在JacRED数据集上的性能仍然有待提高，跨语言转移能力也存在局限性。

未来方向

• 改进跨语言转移方法：探索更先进的跨语言转移技术，更好地捕捉不同语言之间的语义和结构对应关系。
• 优化上下文学习：研究如何更好地利用大型语言模型进行上下文学习，提高其在DocRE任务中的性能。
• 多模态DocRE：考虑将视觉信息等多模态数据融合到DocRE任务中，提高模型对文档内容的理解。
• 领域适应性：研究如何使DocRE模型更好地适应特定领域，例如法律、医疗或科学文献。
• 增量式学习和持续学习：探索模型在增量式数据上的训练方法，以及如何设计能够持续学习的系统。
• 解释性和可视化：提高DocRE模型的解释性，开发可视化工具帮助用户理解模型的预测和决策过程。
• 鲁棒性和错误分析：深入分析DocRE模型在特定类型错误上的表现，并探索减少这些错误的策略。
• 多语言DocRE资源开发：为更多语言构建DocRE数据集和模型，促进多语言DocRE研究。
• 知识图谱的自动构建和更新：研究如何利用DocRE技术自动构建和更新知识图谱。
• DocRE在实际应用中的集成：探索如何将DocRE技术集成到实际应用中，如智能搜索引擎、推荐系统和自动文摘等。

总结

这篇论文为非英语语言，特别是日语的DocRE研究提供了新的思路和方法。通过构建高质量的日语DocRE数据集并评估现有模型的性能，论文揭示了当前DocRE技术在非英语语言上的挑战和局限性，并为未来的研究指明了方向。随着研究的不断深入，DocRE技术有望在更多语言和领域得到应用，为自然语言处理领域带来新的突破。

你有没有想过，有一天，语言不再是人与人之间交流的障碍？人工智能（AI）正在努力实现这个目标！今天，我们就来聊聊一项叫做“跨语言迁移”的技术，它可以让 AI 在不同语言之间自由穿梭，就像搭建了一座语言的桥梁。

跨语言迁移：打破语言壁垒

想象一下，你正在用中文阅读一篇有趣的文章，但你的朋友只会英文。这时，AI 就能派上用场了！它可以将这篇文章翻译成英文，让你的朋友也能理解文章的内容。这就是跨语言迁移的魔力。

词汇和语法：语言的基石

要实现跨语言迁移，AI 需要掌握两种语言的词汇和语法知识。词汇就像一块块砖头，语法则是搭建房子的规则。只有同时掌握这两者，AI 才能真正理解语言的含义，并进行准确的翻译。

LS-mBERT：语言的翻译官

在这项研究中，科学家们开发了一个名为“LS-mBERT”的 AI 模型。它就像一位专业的翻译官，能够在不同语言之间进行转换。LS-mBERT 的特别之处在于，它同时利用了词汇和语法知识，让翻译结果更加准确。

LS-mBERT 的工作原理

LS-mBERT 的工作原理可以分为以下几个步骤：

1. 代码切换： 就像学习外语时，我们会用目标语言替换一些单词，LS-mBERT 也会用这种方法来学习词汇之间的对应关系。
2. 图注意力网络（GAT）： GAT 就像一位语法专家，它能够分析句子的结构，并理解每个词语在句子中的作用。
3. 整合知识： LS-mBERT 将词汇和语法知识结合起来，就像搭建一座桥梁，让 AI 能够在不同语言之间自由穿梭。

实验结果：令人惊喜的进步

科学家们用 LS-mBERT 进行了一系列实验，结果显示它在文本分类、命名实体识别和语义解析等任务上都表现出色，甚至超过了现有的其他 AI 模型。

未来展望：AI 翻译的无限可能

LS-mBERT 的成功只是 AI 翻译领域的一个开始。未来，AI 翻译将会更加准确、流畅，甚至可以理解不同语言中的文化差异，真正实现无障碍的跨语言交流。

结语

AI 正在改变我们的世界，它帮助我们打破语言的壁垒，让不同文化背景的人们能够更好地相互理解。相信在不久的将来，AI 翻译将会成为我们生活中不可或缺的一部分，让我们拭目以待！

近年来，大型语言模型（LLM）在语言理解和生成方面展现出了惊人的能力，应用范围也越来越广泛。然而，如何高效地将LLM扩展到超过500亿个参数，同时最小化试错成本和计算资源消耗，一直是业界难题。今天，我们将介绍Tele-FLM（也称为FLM2），一个520亿参数的开源多语言大型语言模型，它为高效扩展LLM提供了一种新的思路。

Tele-FLM：解决LLM扩展难题

Tele-FLM旨在解决以下几个关键问题：

• 高效扩展LLM: 目前缺乏详细且开源的方法来高效地扩展LLM至500亿参数以上，Tele-FLM提供了一种新的可行方案。
• 降低计算成本: 大型语言模型的开发往往需要巨大的计算资源，Tele-FLM通过优化训练流程，有效降低了计算成本。
• 提升多语言能力: Tele-FLM展示了出色的多语言语言建模能力，能够处理多种语言的文本数据。
• 增强事实判断能力: Tele-FLM在预训练阶段增强了事实判断能力，使其在处理需要事实验证的任务时更加可靠。
• 开源共享: 除了模型权重，Tele-FLM的开发者还分享了核心设计、工程实践和训练细节，为学术界和工业界提供了宝贵的参考。

Tele-FLM的技术亮点

Tele-FLM的成功得益于以下几个关键技术：

• 模型生产管道: 为了减少超参数搜索过程中的试错和重启训练的次数，Tele-FLM建立了一个高效的模型生产管道，有效降低了计算资源消耗。
• 数据集构建: Tele-FLM使用了2万亿token的多语言数据集进行训练，涵盖了多种语言和领域，保证了模型的泛化能力。
• 模型架构优化: Tele-FLM继承并扩展了FLM-101B的架构，并进行了一系列优化，提高了模型的性能和效率。
• Tokenizer训练: Tele-FLM训练了一个与预训练数据分布紧密对齐的tokenizer，有效提高了模型的压缩性能。
• 硬件和并行训练: Tele-FLM利用了3D并行训练方法，在112个A800 SXM4 GPU服务器上进行训练，保证了训练效率。

Tele-FLM的性能表现

Tele-FLM在多个基准测试中展现了出色的性能，包括：

• 多语言语言建模: Tele-FLM在文本语料库上的BPB（Bits Per Byte）指标表现优异，证明了其强大的多语言处理能力。
• 英语和中文基准测试: Tele-FLM在Open LLM Leaderboard、HumanEval、BIG-Bench Hard和OpenCompass等基准测试中取得了与Llama2-70B和DeepSeek-67B等更大规模模型相当的成绩。

Tele-FLM的未来展望

Tele-FLM的开发者计划继续改进模型，探索更大规模的模型训练，并开发更高效的训练技术。他们也致力于将Tele-FLM应用于更广泛的领域，例如聊天机器人、虚拟助手和教育工具等。

总结

Tele-FLM为高效扩展LLM提供了一种新的思路，其开源共享的特性也为学术界和工业界提供了宝贵的参考。相信随着技术的不断发展，Tele-FLM将在更多领域发挥重要作用，推动人工智能的进步。

随着大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在人工智能领域的快速发展，它们在复杂系统中扮演着越来越重要的角色。然而，在合作环境中确保LLMs的安全决策仍然是一个巨大的挑战。一篇名为”Governance of the Commons Simulation: Evaluating Large Language Models in Cooperative Decision-Making”的论文引入了一个名为”Governance of the Commons Simulation (GOVSIM)”的模拟平台，旨在研究LLMs在多智能体资源分享场景中的策略互动和合作决策能力。

GOVSIM: 多智能体资源管理模拟平台

GOVSIM是一个专门设计的模拟环境，用于评估基于LLM的智能体在管理共享资源方面的能力。在这个环境中，智能体需要在一个有限再生能力的共享资源池中进行策略推理、伦理决策和谈判。过度使用或提取超出可持续限制的资源会导致资源退化或完全枯竭。

模拟过程包括多个阶段，如策略制定、资源收集和集体讨论，智能体在这些阶段中互动并做出决策。研究者定义了多个评估指标，如生存月份数、总收益、平等性、效率和过度使用率，以衡量智能体的合作行为和社会结果。

智能体框架和实验设置

为了将不同的LLMs集成到GOVSIM中，研究者使用生成式代理框架（Generative Agent framework）创建了一个标准代理。他们测试了15种不同的LLMs，包括开放权重和封闭权重模型，并分析了它们在模拟中的表现。

除了默认设置的实验，研究者还进行了扰动测试，通过引入具有更激进动态的新智能体来评估社区的适应性和合作行为。他们还引入了”普遍化假设”来提高LLM智能体对长期社区结果的认识，从而改善可持续性结果。

关键研究结果和未来方向

研究发现，在测试的15种LLMs中，只有两种模型能够实现可持续的结果，这凸显了模型在管理共享资源方面的能力差距。此外，通过移除智能体的沟通能力，研究者发现它们倾向于过度使用共享资源，强调了沟通在促进合作中的重要性。有趣的是，大多数LLMs缺乏进行普遍化假设的能力，这突出了它们在推理技能方面的一个显著弱点。

论文提出了多个未来研究方向，包括扩展模拟的复杂性、提高LLMs的谈判能力、引入对抗性智能体等。这些方向旨在深入理解LLMs在复杂社会互动中的潜力和局限性，并为开发更安全、更有效的AI系统提供见解。

开源工具包和伦理考虑

为了促进未来的研究，论文开源了全套研究结果，包括模拟环境、代理提示和Web界面。这为研究者提供了一个宝贵的资源，用于探索LLMs在合作决策中的潜力和局限性。

同时，论文也强调了在模拟研究中考虑伦理问题的重要性。研究者应确保模拟结果辅助而非替代人类决策，并在开发和部署AI系统时考虑潜在的伦理影响。

小结

GOVSIM为研究LLMs在多智能体资源分享场景中的策略互动和合作决策能力提供了一个创新的模拟平台。通过一系列实验和分析，这项研究揭示了LLMs在管理共享资源方面的潜力和局限性，并为未来的研究和AI系统开发提供了宝贵的见解。随着研究的深入，GOVSIM有望成为探索AI在复杂社会互动中的角色的重要工具，推动更安全、更有效的AI技术的发展。