Cross-Task Defense: Instruction-Tuning LLMs for Content Safety
作者: Yu Fu, Wen Xiao, Jia Chen, Jiachen Li, Evangelos Papalexakis, Aichi Chien, Yue Dong
分类: cs.CL, cs.CR
发布日期: 2024-05-24
备注: accepted to NAACL2024 TrustNLP workshop
💡 一句话要点
提出一种基于指令微调的跨任务防御方法，提升LLM在处理恶意内容时的安全性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 指令微调 内容安全 跨任务学习 防御机制
📋 核心要点
- 现有LLM在处理包含恶意内容的长文本时，难以兼顾安全性和实用性，存在安全隐患。
- 通过构建防御数据集和设计单/混合任务损失函数，进行指令微调，提升LLM的安全处理能力。
- 实验表明，该方法能有效提升LLM处理恶意内容的安全性，并在安全性和实用性之间取得更好的平衡。
📝 摘要（中文）
最近的研究表明，大型语言模型(LLM)在平衡安全性和实用性方面面临挑战，尤其是在处理用于摘要和翻译等NLP任务的长文本时。尽管存在针对恶意短问题的防御措施，但LLM安全处理危险长内容（如教授非法活动的手册）的能力仍不清楚。本文旨在为LLM开发强大的防御机制，使其能够处理恶意文档以及良性的NLP任务查询。我们引入了一个包含安全相关示例的防御数据集，并提出了用于指令微调的单任务和混合任务损失。实验结果表明，通过适当的指令微调，LLM可以显著提高其安全管理危险内容的能力。此外，加强最容易被滥用的任务的防御能力，可以有效地保护LLM免受有害信息的处理。我们还观察到，防御策略中存在实用性和安全性之间的权衡，其中Llama2使用我们提出的方法，与Llama1相比，显示出明显更好的平衡。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在处理长文本时，容易受到恶意内容的攻击，例如包含非法活动指导手册的文本。尽管已经存在一些针对恶意短查询的防御措施，但LLM在处理此类危险长文本时的安全性仍然不足。现有的方法难以在保证模型实用性的同时，有效防御恶意内容。
核心思路：本文的核心思路是通过指令微调（Instruction Tuning）来提升LLM的安全意识和防御能力。具体来说，就是通过构建包含安全相关示例的数据集，并利用这些数据对LLM进行微调，使其能够识别和拒绝处理恶意内容。同时，通过调整不同任务的损失权重，可以在安全性和实用性之间取得更好的平衡。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 构建防御数据集：该数据集包含安全相关的示例，例如恶意指令、有害内容等。2) 指令微调：使用防御数据集对LLM进行微调，使其学习识别和拒绝处理恶意内容。3) 损失函数设计：设计单任务和混合任务损失函数，用于指导LLM的微调过程。单任务损失函数只关注安全任务的性能，而混合任务损失函数则同时关注安全任务和实用任务的性能。4) 评估：评估微调后的LLM在处理恶意内容时的安全性和实用性。
关键创新：该方法的主要创新点在于：1) 提出了基于指令微调的跨任务防御方法，可以有效提升LLM在处理恶意内容时的安全性。2) 构建了一个包含安全相关示例的防御数据集，为LLM的微调提供了数据支持。3) 设计了单任务和混合任务损失函数，可以在安全性和实用性之间取得更好的平衡。
关键设计：在损失函数设计方面，论文提出了单任务损失和混合任务损失。单任务损失主要关注安全相关任务的性能，例如检测恶意指令。混合任务损失则同时考虑安全相关任务和实用任务的性能，例如摘要生成。通过调整不同任务的损失权重，可以在安全性和实用性之间取得平衡。此外，论文还探索了不同的指令微调策略，例如使用不同的学习率、batch size等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，通过指令微调，LLM可以显著提高其安全管理危险内容的能力。Llama2使用该方法后，在安全性和实用性之间取得了比Llama1更好的平衡。此外，加强最容易被滥用的任务的防御能力，可以有效地保护LLM免受有害信息的处理。具体性能提升数据未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要处理长文本的LLM应用场景，例如智能客服、内容审核、舆情分析等。通过提升LLM的安全性和防御能力，可以有效防止恶意信息的传播，保障用户安全，并提高LLM的可靠性和可用性。未来，该方法还可以扩展到其他类型的安全问题，例如隐私保护、数据安全等。
📄 摘要（原文）
Recent studies reveal that Large Language Models (LLMs) face challenges in balancing safety with utility, particularly when processing long texts for NLP tasks like summarization and translation. Despite defenses against malicious short questions, the ability of LLMs to safely handle dangerous long content, such as manuals teaching illicit activities, remains unclear. Our work aims to develop robust defenses for LLMs in processing malicious documents alongside benign NLP task queries. We introduce a defense dataset comprised of safety-related examples and propose single-task and mixed-task losses for instruction tuning. Our empirical results demonstrate that LLMs can significantly enhance their capacity to safely manage dangerous content with appropriate instruction tuning. Additionally, strengthening the defenses of tasks most susceptible to misuse is effective in protecting LLMs against processing harmful information. We also observe that trade-offs between utility and safety exist in defense strategies, where Llama2, utilizing our proposed approach, displays a significantly better balance compared to Llama1.