From Representational Harms to Quality-of-Service Harms: A Case Study on Llama 2 Safety Safeguards
Notice bibliographique
Résumé
Recent progress in large language models (LLMs) has led to their widespread adoption in various domains.However, these advancements have also introduced additional safety risks and raised concerns regarding their detrimental impact on already marginalized populations.Despite growing mitigation efforts to develop safety safeguards, such as supervised safety-oriented fine-tuning (Touvron et al., 2023b) and leveraging safe reinforcement learning from human feedback (Dai et al., 2023), multiple concerns regarding the safety and ingrained biases in these models remain.Furthermore, previous work has demonstrated that models optimized for safety often display exaggerated safety behaviors, such as a tendency to refrain from responding to certain requests as a precautionary measure.As such, a clear trade-off between the helpfulness and safety of these models has been documented in the literature (Röttger et al., 2023;Wang et al., 2023).In this paper, we further investigate the effectiveness of safety measures by evaluating models on already mitigated biases.Using the case of Llama 2 as an example, we illustrate how LLMs' safety responses can still encode harmful assumptions.To do so, we create a set of non-toxic prompts, which we then use to evaluate Llama models.Through our new taxonomy of LLMs responses to users, we observe that the safety/helpfulness trade-offs are more pronounced for certain demographic groups which can lead to quality-of-service harms for marginalized populations.Warning: This paper contains offensive and biased examples of model outputs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».