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Lack of Robustness in Safety Evaluations of Large Language Models
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内容提要
本文指出大型语言模型的安全评估受到小数据集、方法不一致和评估环境不可靠等因素的影响，导致攻击与防御的评估和比较变得困难。作者提出了一系列指南，以减少评估中的噪声和偏差，促进未来研究的可比较性和可衡量进展。
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关键要点
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大型语言模型的安全评估受到小数据集的影响，导致评估结果不可靠。
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方法不一致性使得攻击与防御的比较变得困难。
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评估环境的不可靠性增加了评估中的噪声。
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作者提出了一系列指南，旨在减少评估中的噪声和偏差。
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这些指南的目的是促进未来研究的可比较性和可衡量进展。
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