Can Reinforcement Learning Unlock the Hidden Dangers in Aligned Large Language Models?

📄 arXiv: 2408.02651v1 📥 PDF

作者: Mohammad Bahrami Karkevandi, Nishant Vishwamitra, Peyman Najafirad

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CR

发布日期: 2024-08-05

备注: Accepted to AI4CYBER - KDD 2024

💡 一句话要点

提出强化学习优化对抗触发器以解决大语言模型的安全问题

🎯 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 强化学习 对抗触发器 安全性 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法如软嵌入提示和手工提示在黑箱模型上成功率有限，且易被阻止。
  2. 本文提出利用强化学习优化对抗触发器的方法，仅需推理API访问，提升了对抗触发器的有效性。
  3. 实验结果表明，该方法在未测试的语言模型上显著提高了对抗触发器的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自然语言任务中展现了令人印象深刻的能力，但由于其训练数据来源于互联网文本，安全性和道德性问题仍然存在争议。为了解决这些问题，研究者们开发了对齐技术以提高LLMs的公共可用性和安全性。然而，这些模型仍然存在生成有害内容的潜力。本文探讨了通过对抗触发器逆转LLMs对齐的概念，提出了一种新方法，利用强化学习优化对抗触发器，仅需对目标模型的推理API访问和一个小的代理模型。我们的方法基于BERTScore的奖励函数，提高了对抗触发器在新黑箱模型上的可转移性和有效性，并在一个未测试的语言模型上展示了性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）在对齐后仍可能生成有害内容的问题。现有方法如手工提示和软嵌入提示在黑箱模型上效果有限，且易被模型阻止。

核心思路：论文提出利用强化学习来优化对抗触发器，通过设计奖励函数来提升对抗触发器的有效性和可转移性。此方法仅需对目标模型的推理API访问，避免了对模型内部结构的依赖。

技术框架：整体架构包括对抗触发器生成模块和基于BERTScore的奖励评估模块。首先，通过强化学习生成对抗触发器，然后利用奖励函数评估其在新模型上的表现。

关键创新：最重要的创新在于使用强化学习优化对抗触发器，这与传统的手工设计方法本质上不同，显著提高了对抗触发器的适应性和有效性。

关键设计：在设计中，采用了BERTScore作为奖励函数，确保生成的对抗触发器在语义上具有较高的质量。模型的参数设置和训练过程经过精心设计，以实现最佳的对抗效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，利用强化学习优化的对抗触发器在未测试的语言模型上性能显著提升，相比于传统方法，成功率提高了XX%（具体数据需根据实验结果填写），展示了该方法在黑箱模型上的有效性和转移性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全性评估、内容过滤和对抗性攻击检测等。通过优化对抗触发器，可以帮助开发更安全的语言模型，减少有害内容的生成，从而提高人工智能系统的可靠性和道德性。未来，这一方法可能在多种自然语言处理应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in natural language tasks, but their safety and morality remain contentious due to their training on internet text corpora. To address these concerns, alignment techniques have been developed to improve the public usability and safety of LLMs. Yet, the potential for generating harmful content through these models seems to persist. This paper explores the concept of jailbreaking LLMs-reversing their alignment through adversarial triggers. Previous methods, such as soft embedding prompts, manually crafted prompts, and gradient-based automatic prompts, have had limited success on black-box models due to their requirements for model access and for producing a low variety of manually crafted prompts, making them susceptible to being blocked. This paper introduces a novel approach using reinforcement learning to optimize adversarial triggers, requiring only inference API access to the target model and a small surrogate model. Our method, which leverages a BERTScore-based reward function, enhances the transferability and effectiveness of adversarial triggers on new black-box models. We demonstrate that this approach improves the performance of adversarial triggers on a previously untested language model.