三大领域大语言模型安全基准测试

TRIDENT：金融、医疗和法律领域的大语言模型安全基准测试

随着大语言模型（LLMs）在法律、金融和医疗等高风险领域的部署日益增多，系统评估其领域特定安全性和合规性变得至关重要。现有研究主要关注提升LLMs在这些领域的性能，却往往忽视领域特定安全风险的评估。

为填补这一空白，研究首先基于某机构医学伦理原则、某机构专业行为示范规则和某机构道德准则，定义了大语言模型的领域特定安全原则。在此基础上，推出了Trident-Bench基准测试，专门针对法律、金融和医疗领域的LLM安全性进行评估。

研究在Trident-Bench上评估了19个通用型和领域专用模型，结果表明该基准能有效揭示关键安全漏洞：强大的通用模型（如某中心GPT、某中心Gemini）能够满足基本要求，而领域专用模型往往难以处理细微的伦理差异。这凸显了领域特定安全性需要更精细化改进的迫切需求。

通过引入Trident-Bench，本研究为法律和金融领域的LLM安全性研究提供了首批系统性资源，并为降低LLMs在专业监管领域部署安全风险的未来研究奠定了基础。代码和基准测试将在以下网址发布：https://github.com/xxx
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