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SALAD-Bench: 大型语言模型的分层与综合安全评估基准
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该研究介绍了JADE模糊平台，通过增强种子问题的语言复杂性破坏了三类LLM。JADE生成了三个安全基准，包含高风险的不安全问题。该研究认为当前的LLM无法识别恶意，因为人类语言的复杂性导致了无限的句法结构。
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关键要点
- 该研究介绍了JADE模糊平台，旨在增强种子问题的语言复杂性。
- JADE破坏了三类广泛使用的LLM，包括八个开源中文LLM、六个商用中文LLM和四个商用英文LLM。
- JADE为这三类LLM生成了三个安全基准，包含高风险的不安全问题，平均不安全生成比率为70%。
- JADE基于Noam Chomsky的转换生成文法开发，通过生成和转换规则增加问题的句法结构复杂性。
- 研究认为当前的LLM无法识别恶意，因为人类语言的复杂性导致了无限的句法结构。
- 生成和转换规则由母语人士构建，可用于自动增长和转换问题的解析树。
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