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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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标签

models 大型语言模型 安全评估 攻击与防御 研究进展 评估指南
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