A Data-Centric Approach for Safe and Secure Large Language Models against Threatening and Toxic Content

📄 arXiv: 2504.16120v1 📥 PDF

作者: Chaima Njeh, Haïfa Nakouri, Fehmi Jaafar

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-04-19

备注: This paper is under revision in the International Journal of Information Security

💡 一句话要点

提出基于BART的后生成修正模型，提升大语言模型应对威胁和有害内容的安全性和可靠性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型安全 有害内容检测 后生成修正 BART模型 数据中心方法

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型面临潜在偏见和有害内容挑战，单纯依赖微调或提示工程难以有效解决。
  2. 提出BART修正模型，作为后生成修正机制，调整生成内容，从数据层面提升LLM安全性。
  3. 实验表明，该方法在多个模型和数据集上显著降低了毒性和越狱分数，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）取得了显著进展，但潜在的偏见和有害内容问题仍然存在。为了解决这些问题，本文提出了一种实用的解决方案，以确保LLM的安全和合乎道德的使用。该方法的核心是一个后生成修正机制，即BART修正模型，它调整生成的内容以确保安全性和可靠性。与仅仅依赖模型微调或提示工程不同，该方法提供了一种强大的、以数据为中心的替代方案，用于减轻有害内容。通过在多个有毒数据集上进行的实验，证明了该方法的有效性，结果表明，集成后平均毒性和越狱分数显著降低。具体而言，GPT-4的平均毒性和越狱分数分别降低了15%和21%，PaLM2分别降低了28%和5%，Mistral-7B分别降低了约26%和23%，Gemma-2b-it分别降低了11.1%和19%。这些结果表明，该方法有潜力提高LLM的安全性和可靠性，使其更适合实际应用。

🔬 方法详解

问题定义：大语言模型在生成内容时，可能产生有害、有毒或带有偏见的内容，甚至存在被“越狱”的风险，导致模型输出不符合安全和伦理标准。现有方法如微调和提示工程，在应对这些问题时存在局限性，难以完全消除有害内容。

核心思路：本文的核心思路是采用一种“后生成修正”的方法，即在LLM生成内容之后，使用一个专门的修正模型来检测并修改潜在的有害内容。这种方法将安全保障机制从LLM本身解耦，使其能够独立于LLM的训练和推理过程进行优化。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：1) LLM生成内容；2) BART修正模型对生成内容进行评估和修正。BART修正模型接收LLM的输出作为输入，判断其是否包含有害信息，并进行必要的修改，最终输出安全的内容。该框架可以灵活地应用于各种LLM，无需对LLM本身进行重新训练。

关键创新：关键创新在于提出了一个独立于LLM的后生成修正机制，利用BART模型强大的文本理解和生成能力，对LLM的输出进行安全过滤和修正。这种方法与传统的微调和提示工程相比，具有更高的灵活性和可控性，能够更有效地应对各种类型的有害内容。

关键设计：BART修正模型使用预训练的BART模型作为基础，并针对有害内容检测和修正任务进行微调。具体的微调数据包括包含有害内容的文本以及对应的安全版本。损失函数采用交叉熵损失，用于优化BART模型在有害内容检测和修正方面的性能。模型的超参数（如学习率、batch size等）通过实验进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个LLM（GPT-4, PaLM2, Mistral-7B, Gemma-2b-it）上均取得了显著的性能提升。例如，使用该方法后，GPT-4的平均毒性和越狱分数分别降低了15%和21%，PaLM2分别降低了28%和5%，Mistral-7B分别降低了约26%和23%，Gemma-2b-it分别降低了11.1%和19%。这些数据表明，该方法能够有效地降低LLM生成有害内容的风险。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要使用大语言模型的场景，例如智能客服、内容创作、教育辅导等。通过集成BART修正模型，可以有效降低LLM生成有害内容的风险，提高用户体验，并确保LLM的合规性和安全性。未来，该方法有望成为LLM安全保障的重要组成部分，推动LLM在更多领域的应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLM) have made remarkable progress, but concerns about potential biases and harmful content persist. To address these apprehensions, we introduce a practical solution for ensuring LLM's safe and ethical use. Our novel approach focuses on a post-generation correction mechanism, the BART-Corrective Model, which adjusts generated content to ensure safety and security. Unlike relying solely on model fine-tuning or prompt engineering, our method provides a robust data-centric alternative for mitigating harmful content. We demonstrate the effectiveness of our approach through experiments on multiple toxic datasets, which show a significant reduction in mean toxicity and jail-breaking scores after integration. Specifically, our results show a reduction of 15% and 21% in mean toxicity and jail-breaking scores with GPT-4, a substantial reduction of 28% and 5% with PaLM2, a reduction of approximately 26% and 23% with Mistral-7B, and a reduction of 11.1% and 19% with Gemma-2b-it. These results demonstrate the potential of our approach to improve the safety and security of LLM, making them more suitable for real-world applications.