SALAD-Bench: A Hierarchical and Comprehensive Safety Benchmark for Large Language Models

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SALAD-Bench：大型语言模型的分层综合安全基准

• 摘要
  • 1 引言
  • 2 数据集
  • 3 问题增强
  • 4 评估器
  • 5 实验
  • 6 结论
  • 7 局限性
  • 8 更广泛的影响和道德声明

摘要内容提炼

在迅猛演进的大型语言模型（LLM）领域中，构建稳固的安全机制具有极其重要的意义。为应对这一核心需求，我们设计并构建了SALAD Bench，这是一项专门用于测评LLM及其攻击与防御手段安全性的基准体系。SALAD Bench以覆盖范围广泛而著称，其体量庞大、内容多元，并且涵盖了三个层级的复杂分类体系，其多功能性亦显著优于传统基准工具。该基准体系精心编制了一系列细致的问题集，涵盖从常规查询到高度复杂的各类问题，并包括攻击、防御调整及多项选择等类型。为高效应对内在的复杂性，我们引入了一种创新性的评估工具——基于LLM的MD Judge，专门用于问答配对任务，并特别聚焦于增强型攻击查询，从而确保评估过程具备连贯性和可靠性。上述模块使SALAD Bench在常规LLM安全评测的基础