HiddenGuard: Fine-Grained Safe Generation with Specialized Representation Router
作者: Lingrui Mei, Shenghua Liu, Yiwei Wang, Baolong Bi, Ruibin Yuan, Xueqi Cheng
分类: cs.CL
发布日期: 2024-10-03
💡 一句话要点
HiddenGuard：利用专用表示路由实现大语言模型细粒度安全生成
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 安全生成 细粒度控制 有害内容检测 表示路由
📋 核心要点
- 现有LLM安全对齐方法依赖粗粒度的拒绝策略，导致信息访问的二元化，无法有效处理混合内容和上下文敏感性。
- HiddenGuard引入Prism，通过实时token级别检测和编辑有害内容，实现细粒度的安全生成，避免过度审查。
- 实验结果表明，HiddenGuard在检测和编辑有害内容方面F1分数超过90%，同时保证了模型响应的效用和信息性。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）日益强大，确保其安全性和与人类价值观的一致性仍然是一项关键挑战。理想情况下，LLMs应提供信息丰富的响应，同时避免泄露有害或敏感信息。然而，当前依赖拒绝策略的对齐方法，例如训练模型完全拒绝有害提示或应用粗略过滤器，受到其二元性质的限制。这些方法要么完全拒绝访问信息，要么在没有充分细微差别的情况下授予访问权限，导致过于谨慎的响应或未能检测到微妙的有害内容。例如，LLMs可能因滥用问题而拒绝提供关于药物的基本公共信息。此外，这些基于拒绝的方法难以处理混合内容场景，并且缺乏适应上下文相关敏感性的能力，这可能导致对良性内容的过度审查。为了克服这些挑战，我们引入了HiddenGuard，这是一个用于LLMs中细粒度安全生成的新框架。HiddenGuard包含Prism（用于流内审核的表示路由），它与LLM协同工作，通过利用中间隐藏状态实现对有害内容的实时、token级别的检测和编辑。这种细粒度方法允许更细致、上下文感知的审核，使模型能够生成信息丰富的响应，同时选择性地编辑或替换敏感信息，而不是完全拒绝。我们还贡献了一个全面的数据集，其中包含跨不同上下文的潜在有害信息的token级别细粒度注释。我们的实验表明，HiddenGuard在检测和编辑有害内容方面实现了超过90%的F1分数，同时保留了模型响应的整体效用和信息性。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型安全对齐方法，如基于拒绝的策略，存在粒度粗、缺乏上下文感知能力的问题。这些方法要么完全拒绝提供信息，要么不加区分地提供信息，导致要么过度审查，要么无法有效识别和处理混合内容中的有害信息。因此，需要一种更细粒度、更灵活的安全生成方法，能够在提供有用信息的同时，有效屏蔽或修改有害内容。
核心思路：HiddenGuard的核心思路是引入一个名为Prism的模块，该模块能够实时地检测和编辑LLM生成过程中的有害内容。Prism通过分析LLM的中间隐藏状态，识别出潜在的有害token，并对其进行编辑或替换，从而实现细粒度的安全控制。这种方法避免了完全拒绝响应的粗暴方式，能够在保证信息完整性的前提下，有效降低有害信息泄露的风险。
技术框架：HiddenGuard的技术框架主要包含两个部分：LLM和Prism。LLM负责生成文本，Prism则负责在LLM生成文本的过程中，实时地检测和编辑有害内容。Prism通过分析LLM的中间隐藏状态，识别出潜在的有害token，并根据预定义的规则或策略，对其进行编辑或替换。编辑后的token再被送回LLM，用于生成后续的文本。整个过程是流式的，Prism在LLM生成每个token时都会进行检测和编辑。
关键创新：HiddenGuard的关键创新在于Prism模块的设计，它能够利用LLM的中间隐藏状态进行细粒度的有害内容检测和编辑。与传统的基于规则或关键词过滤的方法相比，Prism能够更好地理解文本的语义信息，从而更准确地识别有害内容。此外，Prism的实时编辑能力也使得HiddenGuard能够更好地适应不同的上下文，避免过度审查。
关键设计：Prism的关键设计包括：1) 使用专门训练的分类器来识别隐藏状态中的有害信息；2) 设计了token级别的编辑策略，例如替换、删除或修改有害token；3) 构建了包含token级别细粒度标注的数据集，用于训练和评估Prism的性能。损失函数的设计目标是最大化有害内容检测的准确率，同时最小化对模型生成质量的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
HiddenGuard在检测和编辑有害内容方面取得了显著的成果，F1分数超过90%。与基线方法相比，HiddenGuard在保证安全性的同时，更好地保留了模型响应的效用和信息性。实验结果表明，HiddenGuard能够有效地识别和处理混合内容中的有害信息，避免过度审查，提升了LLM的整体性能。
🎯 应用场景
HiddenGuard可应用于各种需要安全内容生成的场景，例如在线教育、智能客服、内容创作平台等。它可以帮助LLM在提供信息服务的同时，有效防止有害信息的传播，保护用户免受不良内容的影响。该研究的实际价值在于提升了LLM的安全性和可靠性，使其能够更广泛地应用于各种实际场景。未来，HiddenGuard可以进一步扩展到处理更复杂的安全问题，例如虚假信息检测、仇恨言论过滤等。
📄 摘要（原文）
As Large Language Models (LLMs) grow increasingly powerful, ensuring their safety and alignment with human values remains a critical challenge. Ideally, LLMs should provide informative responses while avoiding the disclosure of harmful or sensitive information. However, current alignment approaches, which rely heavily on refusal strategies, such as training models to completely reject harmful prompts or applying coarse filters are limited by their binary nature. These methods either fully deny access to information or grant it without sufficient nuance, leading to overly cautious responses or failures to detect subtle harmful content. For example, LLMs may refuse to provide basic, public information about medication due to misuse concerns. Moreover, these refusal-based methods struggle to handle mixed-content scenarios and lack the ability to adapt to context-dependent sensitivities, which can result in over-censorship of benign content. To overcome these challenges, we introduce HiddenGuard, a novel framework for fine-grained, safe generation in LLMs. HiddenGuard incorporates Prism (rePresentation Router for In-Stream Moderation), which operates alongside the LLM to enable real-time, token-level detection and redaction of harmful content by leveraging intermediate hidden states. This fine-grained approach allows for more nuanced, context-aware moderation, enabling the model to generate informative responses while selectively redacting or replacing sensitive information, rather than outright refusal. We also contribute a comprehensive dataset with token-level fine-grained annotations of potentially harmful information across diverse contexts. Our experiments demonstrate that HiddenGuard achieves over 90% in F1 score for detecting and redacting harmful content while preserving the overall utility and informativeness of the model's responses.