Prefix Probing: Lightweight Harmful Content Detection for Large Language Models
作者: Jirui Yang, Hengqi Guo, Zhihui Lu, Yi Zhao, Yuansen Zhang, Shijing Hu, Qiang Duan, Yinggui Wang, Tao Wei
分类: cs.AI, cs.CR
发布日期: 2025-12-18
💡 一句话要点
提出Prefix Probing，以低延迟、低成本实现大语言模型有害内容检测。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 有害内容检测 黑盒方法 前缀探测 低延迟 安全过滤 概率建模
📋 核心要点
- 现有大语言模型有害内容检测方法在准确性、延迟和成本间存在权衡，难以兼顾。
- Prefix Probing通过比较特定前缀的概率，无需额外模型或多阶段推理，实现高效检测。
- 论文设计高效前缀构建算法，自动发现信息量大的前缀，显著提升检测性能。
📝 摘要（中文）
大型语言模型在实际安全敏感应用中，通常面临检测准确性、推理延迟和部署成本的三重权衡。本文介绍了一种黑盒有害内容检测方法Prefix Probing，它通过比较“同意/执行”与“拒绝/安全”开头前缀的条件对数概率，并利用前缀缓存将检测开销降低到接近首个token的延迟。在推理过程中，该方法仅需对探测前缀进行一次对数概率计算，即可生成有害性评分并应用阈值，无需调用任何额外的模型或多阶段推理。为了进一步增强前缀的区分能力，我们设计了一种高效的前缀构建算法，可以自动发现信息量大的前缀，从而显著提高检测性能。大量实验表明，Prefix Probing在计算成本极低且无需额外模型部署的情况下，实现了与主流外部安全模型相当的检测效果，突显了其强大的实用性和效率。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在实际应用中，有害内容检测的准确性、推理延迟和部署成本难以兼顾的问题。现有方法通常需要额外的安全模型或多阶段推理，导致延迟高、成本高。
核心思路：Prefix Probing的核心思路是，利用大语言模型自身对不同语义前缀的概率分布差异，来判断输入内容是否具有危害性。如果模型更倾向于“同意/执行”类前缀，则认为输入可能有害；反之，如果倾向于“拒绝/安全”类前缀，则认为输入安全。
技术框架：Prefix Probing的整体框架非常简单。首先，预先定义两组前缀，分别代表“同意/执行”和“拒绝/安全”的语义。然后，对于给定的输入，计算大语言模型在输入后生成这两组前缀的条件对数概率。最后，通过比较这两组概率的差异，得到一个有害性评分，并根据设定的阈值判断输入是否有害。为了加速推理，可以缓存已计算的前缀概率。
关键创新：Prefix Probing的关键创新在于，它无需额外的安全模型或多阶段推理，仅利用大语言模型自身的概率分布进行有害内容检测，从而显著降低了延迟和成本。此外，论文还提出了一种高效的前缀构建算法，可以自动发现信息量大的前缀，进一步提升检测性能。
关键设计：前缀构建算法是关键设计之一。该算法旨在自动搜索能够最大化“同意/执行”和“拒绝/安全”两类前缀概率差异的前缀。具体实现细节未知，但可以推测可能使用了某种搜索或优化算法，例如梯度下降或进化算法，来寻找最优的前缀组合。阈值的设定也需要根据实际应用场景进行调整，以平衡检测准确性和误报率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Prefix Probing在检测效果上可以与主流的外部安全模型相媲美，同时计算成本极低，几乎不增加推理延迟。该方法无需额外部署模型，可以直接集成到现有的大语言模型应用中，具有很强的实用性和效率。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。
🎯 应用场景
Prefix Probing可广泛应用于各种需要对大语言模型生成内容进行安全过滤的场景，例如聊天机器人、内容生成平台、代码生成工具等。该方法能够以极低的延迟和成本，有效识别和阻止有害内容的生成，保障用户安全和平台合规性。未来，该方法还可以扩展到其他类型的安全问题检测，例如隐私泄露、版权侵犯等。
📄 摘要（原文）
Large language models often face a three-way trade-off among detection accuracy, inference latency, and deployment cost when used in real-world safety-sensitive applications. This paper introduces Prefix Probing, a black-box harmful content detection method that compares the conditional log-probabilities of "agreement/execution" versus "refusal/safety" opening prefixes and leverages prefix caching to reduce detection overhead to near first-token latency. During inference, the method requires only a single log-probability computation over the probe prefixes to produce a harmfulness score and apply a threshold, without invoking any additional models or multi-stage inference. To further enhance the discriminative power of the prefixes, we design an efficient prefix construction algorithm that automatically discovers highly informative prefixes, substantially improving detection performance. Extensive experiments demonstrate that Prefix Probing achieves detection effectiveness comparable to mainstream external safety models while incurring only minimal computational cost and requiring no extra model deployment, highlighting its strong practicality and efficiency.