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$\texttt{SAGE}$: A Universal Framework for Safety Assessment of Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了$ exttt{SAGE}$框架，旨在提升大型语言模型（LLM）的安全评估，特别是在特定风险和动态交互中。该框架通过对抗性用户模型进行定制化危害评估，增强了评估的有效性。实验结果表明，随着对话长度的增加，模型的危害性也随之上升，强调了适应性测试的重要性。
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关键要点
- 提出了SAGE框架，旨在提升大型语言模型（LLM）的安全评估。
- 框架特别关注特定风险和动态交互中的挑战。
- 采用具有独特个性和系统意识的对抗性用户模型进行定制化危害评估。
- 显著提高了安全评估的有效性。
- 实验结果显示，随着对话长度的增加，模型的危害性也逐渐上升。
- 强调了在实际应用中需要适应性和情景特定的测试。
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