要約：
- 多くの既存のLLMが存在し、安全性が重要視されている。
- 防御手法の実装や推論時のガードレールの開発が行われているが、多くの敵対的攻撃がこれらの防御策を迂回してきた。
- 既存のアプローチには課題があり、より効率的でアクセスしやすい解決策が必要とされている。
- 研究者は有害テキスト分類、敵対的攻撃、LLMの防衛、自己評価技術などの分野で安全なLLM出力を確保し、有害なコンテンツを検出するために取り組んでいる。
- シンガポール国立大学の研究者らは、自己評価を活用したLLMへの敵対的攻撃に対する堅牢な防御策を提案しており、その手法は従来の手法を凌駕している。
- 提案された自己評価防御は、攻撃成功率を著しく低下させ、既存の手法を凌駕している。
考察：
LLMの安全性向上に向けた自己評価手法は、既存の手法を凌駕する効果的な防御メカニズムであり、攻撃された入出力を高い精度で識別することができる。
既存の防御策に比べて、自己評価は攻撃的なサフィックスを持つサンプルを分類する際にも強靱であり、実務的なアプリケーションにおいてLLMの安全性、堅牢性、整合性を向上させる重要な貢献となっている。