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A Comprehensive Survey in LLM(-Agent) Full Stack Safety: Data, Training and Deployment

Created by
  • Haebom

저자

Kun Wang, Guibin Zhang, Zhenhong Zhou, Jiahao Wu, Miao Yu, Shiqian Zhao, Chenlong Yin, Jinhu Fu, Yibo Yan, Hanjun Luo, Liang Lin, Zhihao Xu, Haolang Lu, Xinye Cao, Xinyun Zhou, Weifei Jin, Fanci Meng, Shicheng Xu, Junyuan Mao, Yu Wang, Hao Wu, Minghe Wang, Fan Zhang, Junfeng Fang, Wenjie Qu, Yue Liu, Chengwei Liu, Yifan Zhang, Qiankun Li, Chongye Guo, Yalan Qin, Zhaoxin Fan, Kai Wang, Yi Ding, Donghai Hong, Jiaming Ji, Yingxin Lai, Zitong Yu, Xinfeng Li, Yifan Jiang, Yanhui Li, Xinyu Deng, Junlin Wu, Dongxia Wang, Yihao Huang, Yufei Guo, Jen-tse Huang, Qiufeng Wang, Xiaolong Jin, Wenxuan Wang, Dongrui Liu, Yanwei Yue, Wenke Huang, Guancheng Wan, Heng Chang, Tianlin Li, Yi Yu, Chenghao Li, Jiawei Li, Lei Bai, Jie Zhang, Qing Guo, Jingyi Wang, Tianlong Chen, Joey Tianyi Zhou, Xiaojun Jia, Weisong Sun, Cong Wu, Jing Chen, Xuming Hu, Yiming Li, Xiao Wang, Ningyu Zhang, Luu Anh Tuan, Guowen Xu, Jiaheng Zhang, Tianwei Zhang, Xingjun Ma, Jindong Gu, Liang Pang, Xiang Wang, Bo An, Jun Sun, Mohit Bansal, Shirui Pan, Lingjuan Lyu, Yuval Elovici, Bhavya Kailkhura, Yaodong Yang, Hongwei Li, Wenyuan Xu, Yizhou Sun, Wei Wang, Qing Li, Ke Tang, Yu-Gang Jiang, Felix Juefei-Xu, Hui Xiong, Xiaofeng Wang, Dacheng Tao, Philip S. Yu, Qingsong Wen, Yang Liu

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 안전성 및 보안 문제에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 기존 연구들이 LLM 수명 주기의 특정 단계(배포 또는 미세 조정 단계 등)에만 초점을 맞춘 것과 달리, 본 논문은 데이터 준비, 사전 훈련, 사후 훈련, 배포 및 최종 상용화를 포함하는 LLM의 전체 수명 주기를 고려하는 "풀스택" 안전성 개념을 처음으로 제시합니다. 800편 이상의 논문을 분석하여 LLM 안전성에 대한 포괄적인 이해를 제공하며, 데이터 생성, 정렬 기술, 모델 편집 및 LLM 기반 에이전트 시스템 등 유망한 연구 방향을 제시합니다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM의 전체 수명 주기에 걸친 포괄적인 안전성 평가 프레임워크 제시
800편 이상의 논문 분석을 통한 방대한 문헌 검토 및 체계적인 안전 문제 정리
데이터 생성, 정렬 기술, 모델 편집, LLM 기반 에이전트 시스템 등의 유망한 연구 방향 제시
LLM 안전성 연구에 대한 로드맵 및 관점 제공
한계점:
본 논문에서 제시된 "풀스택" 안전성 개념의 실제 적용 및 효과에 대한 추가적인 연구 필요
급속도로 발전하는 LLM 기술의 특성상, 본 논문의 분석 결과가 장기간 유효할지는 추가적인 검증 필요
다양한 LLM 아키텍처 및 응용 분야에 대한 안전성 분석의 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요
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