Rainbow Teaming: Open-Ended Generation of Diverse Adversarial Prompts
Auteurs : Mikayel Samvelyan, Sharath Chandra Raparthy, Andrei Lupu, Eric Hambro, Aram H. Markosyan, Manish Bhatt, Yuning Mao, Minqi Jiang, Jack Parker-Holder, Jakob Foerster, Tim Rocktäschel, Roberta Raileanu
Points clés générés par l'IA
- Les grands modèles linguistiques (LLMs) sont largement utilisés dans de nombreuses applications du monde réel.
- Il est crucial d'améliorer la robustesse des LLMs face aux entrées des utilisateurs.
- Rainbow Teaming est une nouvelle approche visant à produire une collection diversifiée de suggestions adverses.
- Cette méthode considère la génération de suggestions adverses comme un problème de qualité-diversité et utilise une recherche ouverte pour générer des suggestions efficaces et diverses.
- Le fine-tuning sur des données synthétiques générées par Rainbow Teaming améliore la sécurité des LLMs sans compromettre leurs performances générales.
- L'étude souligne l'importance croissante des LLMs dans divers domaines d'application et propose une approche novatrice pour renforcer leur résilience face aux entrées potentiellement malveillantes.
Résumé : As large language models (LLMs) become increasingly prevalent across many real-world applications, understanding and enhancing their robustness to user inputs is of paramount importance. Existing methods for identifying adversarial prompts tend to focus on specific domains, lack diversity, or require extensive human annotations. To address these limitations, we present Rainbow Teaming, a novel approach for producing a diverse collection of adversarial prompts. Rainbow Teaming casts adversarial prompt generation as a quality-diversity problem, and uses open-ended search to generate prompts that are both effective and diverse. It can uncover a model's vulnerabilities across a broad range of domains including, in this paper, safety, question answering, and cybersecurity. We also demonstrate that fine-tuning on synthetic data generated by Rainbow Teaming improves the safety of state-of-the-art LLMs without hurting their general capabilities and helpfulness, paving the path to open-ended self-improvement.
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