Cannot or Should Not? Automatic Analysis of Refusal Composition in IFT/RLHF Datasets and Refusal Behavior of Black-Box LLMs

📄 arXiv: 2412.16974v1 📥 PDF

作者: Alexander von Recum, Christoph Schnabl, Gabor Hollbeck, Silas Alberti, Philip Blinde, Marvin von Hagen

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-12-22

备注: NeurIPS 2024 Workshop SFLLM

💡 一句话要点

构建LLM拒绝行为分析框架，提升AI安全性和可靠性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 拒绝行为 AI安全 指令微调 强化学习 数据集构建 分类体系

📋 核心要点

  1. 现有拒绝行为分类体系和评估数据集不足，主要关注“不应该”而非“不能”相关的类别，缺乏审计黑盒LLM输出拒绝内容的工具。
  2. 论文核心在于构建一个全面的LLM拒绝行为分类框架，包含分类体系、人工标注数据集、合成数据集和训练分类器。
  3. 该框架能够精确审计黑盒LLM的拒绝行为，并自动分析IFT/RLHF数据集中的拒绝模式，从而改进LLM的安全性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一套全面的框架，用于分类大型语言模型（LLM）的拒绝行为，即LLM拒绝或未能完全执行用户指令的情况。该框架包括：(a)一个包含16个拒绝类别的分类体系；(b)一个包含超过8600个实例的人工标注数据集，这些实例来自公开的指令微调（IFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）数据集；(c)一个针对每个拒绝类别包含8000个示例的合成数据集；(d)用于拒绝分类的训练分类器。该工作能够精确地审计黑盒LLM中的拒绝行为，并自动分析大型IFT和RLHF数据集中的拒绝模式，从而有助于战略性地调整LLM的拒绝行为，并最终促进更安全、更可靠的LLM的开发。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）拒绝行为分类不完善的问题。现有方法主要关注LLM“不应该”执行的任务（如生成有害内容），而忽略了LLM“不能”执行的任务（如缺乏知识或能力）。此外，缺乏有效工具来分析和理解LLM的拒绝行为，阻碍了LLM安全性和可靠性的提升。

核心思路：论文的核心思路是构建一个更全面、细粒度的LLM拒绝行为分类体系，并提供相应的数据集和分类器，以便能够更准确地识别和分析LLM的拒绝行为。通过理解LLM拒绝的原因和模式，可以更有针对性地改进LLM的训练和调整，从而提高其安全性和可靠性。

技术框架：该框架包含四个主要组成部分：1) 拒绝类别分类体系：定义了16个不同的拒绝类别，涵盖了“不能”和“不应该”两类情况。2) 人工标注数据集：收集并标注了来自公开IFT和RLHF数据集的8600多个实例，用于训练和评估拒绝分类器。3) 合成数据集：为每个拒绝类别生成了8000个合成示例，用于扩充训练数据，提高分类器的泛化能力。4) 拒绝分类器：使用标注数据训练分类器，用于自动识别LLM的拒绝类别。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个更全面、细粒度的LLM拒绝行为分类体系，并构建了相应的数据集和分类器。与现有方法相比，该方法能够更准确地识别和分析LLM的拒绝行为，从而为改进LLM的安全性和可靠性提供了更有效的方法。

关键设计：论文中，拒绝类别分类体系的设计是关键。16个类别需要既能覆盖LLM可能出现的各种拒绝情况，又要保证类别之间的区分度。数据集的构建也至关重要，人工标注保证了数据的质量，而合成数据则提高了模型的泛化能力。分类器的选择和训练也需要仔细考虑，以保证分类的准确性和效率。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中可能未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文构建了一个包含16个拒绝类别的新分类体系，并创建了包含8600多个人工标注实例和8000个合成实例的数据集。通过训练分类器，实现了对LLM拒绝行为的自动分析，为提升LLM的安全性和可靠性奠定了基础。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于LLM的安全评估、风险控制和能力提升。通过自动分析LLM的拒绝行为，可以识别潜在的安全漏洞和能力短板，从而有针对性地进行改进。此外，该框架还可以用于构建更安全、更可靠的LLM，并促进LLM在各个领域的应用。

📄 摘要（原文）

Refusals - instances where large language models (LLMs) decline or fail to fully execute user instructions - are crucial for both AI safety and AI capabilities and the reduction of hallucinations in particular. These behaviors are learned during post-training, especially in instruction fine-tuning (IFT) and reinforcement learning from human feedback (RLHF). However, existing taxonomies and evaluation datasets for refusals are inadequate, often focusing solely on should-not-related (instead of cannot-related) categories, and lacking tools for auditing refusal content in black-box LLM outputs. We present a comprehensive framework for classifying LLM refusals: (a) a taxonomy of 16 refusal categories, (b) a human-annotated dataset of over 8,600 instances from publicly available IFT and RLHF datasets, (c) a synthetic dataset with 8,000 examples for each refusal category, and (d) classifiers trained for refusal classification. Our work enables precise auditing of refusal behaviors in black-box LLMs and automatic analyses of refusal patterns in large IFT and RLHF datasets. This facilitates the strategic adjustment of LLM refusals, contributing to the development of more safe and reliable LLMs.