Fine-tuning Aligned Language Models Compromises Safety, Even When Users Do Not Intend To!

📄 arXiv: 2310.03693v1 📥 PDF

作者: Xiangyu Qi, Yi Zeng, Tinghao Xie, Pin-Yu Chen, Ruoxi Jia, Prateek Mittal, Peter Henderson

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CR, cs.LG

发布日期: 2023-10-05

💡 一句话要点

揭示自定义微调对语言模型安全性的潜在威胁

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

关键词: 大型语言模型 安全对齐 微调 对抗性样本 红队测试 安全风险 用户自定义

📋 核心要点

  1. 现有的安全对齐基础设施无法有效应对用户自定义微调带来的安全风险，可能导致模型行为失控。
  2. 论文通过红队测试揭示了少量对抗性样本微调对LLMs安全性的影响，提出了加强安全协议的必要性。
  3. 研究表明，即使是良性数据集的微调也可能降低模型的安全性，强调了微调过程中的潜在隐患。

📝 摘要（中文）

优化大型语言模型（LLMs）以适应下游应用通常涉及对预训练模型的进一步微调。然而，现有的安全对齐基础设施无法覆盖扩展给最终用户的微调权限所带来的安全风险。研究发现，仅通过少量对抗性设计的训练样本进行微调，就可能破坏LLMs的安全对齐。此外，即使使用常见的良性数据集进行微调，也可能无意中降低模型的安全性。这表明，自定义微调引入了新的安全风险，现有的安全基础设施未能有效应对。论文提出了潜在的缓解措施，并呼吁进一步研究以强化安全协议。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是自定义微调对大型语言模型（LLMs）安全性的影响，现有方法在用户微调时未能有效控制安全风险，导致模型可能被滥用。

核心思路：论文的核心思路是通过红队测试，揭示微调过程中的安全隐患，强调即使是良性数据集也可能导致安全对齐的下降，从而提出加强安全协议的必要性。

技术框架：研究采用红队测试方法，首先对LLMs进行基线安全评估，然后通过对抗性样本和良性样本进行微调，观察模型安全性的变化，最后分析结果并提出改进建议。

关键创新：最重要的技术创新点在于发现了微调过程中的安全风险，即使在没有恶意意图的情况下，微调也可能导致安全性下降，这与现有方法的假设存在本质区别。

关键设计：在实验中，使用了少量对抗性样本进行微调，成本低于0.20美元，且通过OpenAI的API实现，展示了微调对模型安全性的直接影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，仅通过10个对抗性样本的微调，便能使GPT-3.5 Turbo的安全防护失效，模型对几乎所有有害指令均表现出响应能力。这一发现强调了微调过程中的安全隐患，呼吁对现有安全基础设施进行改进。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大型语言模型的安全性评估和优化，尤其是在需要用户自定义微调的场景中。通过加强安全协议，可以在保证模型灵活性的同时，降低滥用风险，提升模型在实际应用中的可靠性和安全性。

📄 摘要（原文）

Optimizing large language models (LLMs) for downstream use cases often involves the customization of pre-trained LLMs through further fine-tuning. Meta's open release of Llama models and OpenAI's APIs for fine-tuning GPT-3.5 Turbo on custom datasets also encourage this practice. But, what are the safety costs associated with such custom fine-tuning? We note that while existing safety alignment infrastructures can restrict harmful behaviors of LLMs at inference time, they do not cover safety risks when fine-tuning privileges are extended to end-users. Our red teaming studies find that the safety alignment of LLMs can be compromised by fine-tuning with only a few adversarially designed training examples. For instance, we jailbreak GPT-3.5 Turbo's safety guardrails by fine-tuning it on only 10 such examples at a cost of less than $0.20 via OpenAI's APIs, making the model responsive to nearly any harmful instructions. Disconcertingly, our research also reveals that, even without malicious intent, simply fine-tuning with benign and commonly used datasets can also inadvertently degrade the safety alignment of LLMs, though to a lesser extent. These findings suggest that fine-tuning aligned LLMs introduces new safety risks that current safety infrastructures fall short of addressing -- even if a model's initial safety alignment is impeccable, it is not necessarily to be maintained after custom fine-tuning. We outline and critically analyze potential mitigations and advocate for further research efforts toward reinforcing safety protocols for the custom fine-tuning of aligned LLMs.