Toxic Subword Pruning for Dialogue Response Generation on Large Language Models

📄 arXiv: 2410.04155v1 📥 PDF

作者: Hongyuan Lu, Wai Lam

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-05

💡 一句话要点

提出ToxPrune方法，通过剪枝LLM中的有害子词，提升对话生成安全性与多样性。

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

关键词: 大型语言模型 毒性缓解 子词剪枝 对话生成 安全性 多样性 BPE编码

📋 核心要点

  1. 现有方法主要通过模型训练来减少LLM的毒性，但成本高昂且可能导致灾难性遗忘。
  2. ToxPrune算法通过剪枝LLM中BPE编码的有毒词汇所包含的子词，简单有效地降低毒性。
  3. 实验表明，ToxPrune不仅能降低LLM的毒性，还能提升对话生成的多样性，甚至改进Llama-3.1-6B。

📝 摘要（中文）

如何防止大型语言模型（LLMs）生成有害内容是一个重要的研究领域。然而，大多数研究集中于通过更新模型权重来改进LLMs的各种模型训练技术，例如安全对齐。但这些方法通常代价高昂且繁琐，如果训练处理不当，甚至可能使模型面临灾难性遗忘等问题。因此，我们提出了一种简单而有效的新算法，即Toxic Subword Pruning（ToxPrune），用于剪除训练好的LLMs中BPE编码的有毒词汇所包含的子词。与先前表明剪除BPE tokens对机器翻译任务有害的工作相反，我们惊奇地发现它在防止LLMs生成有害内容方面非常有用。我们的发现表明，ToxPrune在对话生成任务上明显改进了有毒语言模型NSFW-3B。更令人惊讶的是，ToxPrune甚至可以明显提高官方Llama-3.1-6B在对话多样性方面的指标。广泛的自动评估和人工评估表明，ToxPrune有助于修复有毒LLMs，并改进非有毒LLMs在对话生成任务上的表现。我们计划发布相关资源，以促进未来的研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）生成有害内容的问题。现有方法，如安全对齐，主要依赖于模型训练，通过更新模型权重来减少毒性。然而，这些方法存在成本高昂、训练繁琐以及可能导致灾难性遗忘等问题。因此，需要一种更简单、更有效的方法来解决LLM的毒性问题。

核心思路：论文的核心思路是通过剪枝LLM中BPE编码的有毒词汇所包含的子词来降低毒性。BPE（Byte Pair Encoding）是一种常用的子词分词算法。通过识别并移除与有毒词汇相关的子词，可以有效减少LLM生成有害内容的可能性。这种方法的优势在于简单易行，无需重新训练整个模型，从而避免了灾难性遗忘等问题。

技术框架：ToxPrune方法主要包含以下几个步骤：1) 收集有毒词汇列表；2) 使用BPE算法对LLM进行子词编码；3) 识别有毒词汇所包含的子词；4) 从LLM的词表中移除这些子词。整个过程无需修改模型结构或重新训练模型权重，只需对词表进行简单的剪枝操作。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于子词剪枝的LLM毒性缓解方法。与以往依赖模型训练的方法不同，ToxPrune通过直接修改词表来降低毒性，避免了重新训练的成本和风险。此外，论文还发现，剪枝BPE tokens不仅可以降低毒性，还可以提高对话生成的多样性，这与以往认为剪枝BPE tokens有害于机器翻译任务的观点相反。

关键设计：ToxPrune的关键设计在于如何选择需要剪枝的子词。论文通过分析有毒词汇在BPE编码中的子词组成，识别出与毒性相关的子词。然后，通过设置一个阈值来控制剪枝的力度，避免过度剪枝导致模型性能下降。具体的阈值设置和子词选择策略可能需要根据不同的LLM和数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ToxPrune方法能够有效降低LLM的毒性，并在对话生成任务上取得显著提升。具体来说，ToxPrune改进了有毒语言模型NSFW-3B，并且提高了官方Llama-3.1-6B在对话多样性方面的指标。这些结果表明，ToxPrune不仅可以修复有毒LLMs，还可以改进非有毒LLMs的性能。

🎯 应用场景

ToxPrune方法可应用于各种对话生成系统，特别是基于大型语言模型的聊天机器人和智能助手。该方法能够有效降低这些系统生成有害内容的风险，提高用户体验，并促进更安全、更负责任的AI应用。此外，该方法还可以用于内容审核和过滤，帮助识别和屏蔽网络上的有害信息。

📄 摘要（原文）

How to defend large language models (LLMs) from generating toxic content is an important research area. Yet, most research focused on various model training techniques to remediate LLMs by updating their weights. A typical related research area is safety alignment. This however is often costly and tedious and can expose the model to even more problems such as catastrophic forgetting if the trainings are not carefully handled by experienced NLP practitioners. We thus propose a simple yet effective and novel algorithm, namely \textbf{Tox}ic Subword \textbf{Prun}ing (ToxPrune) to prune the subword contained by the toxic words from BPE in trained LLMs. In contrast to the previous work that demonstrates pruning BPE tokens as harmful to the task of machine translation, we surprisingly found its usefulness in preventing toxic content from being generated on LLMs. Fortunately, our findings suggest that ToxPrune simultaneously improves the toxic language model NSFW-3B on the task of dialogue response generation obviously. We surprisingly found that ToxPrune can even obviously improve official Llama-3.1-6B in the metric of dialogue diversity. Extensive automatic results and human evaluation indicate that ToxPrune could be helpful for both remediating toxic LLMs and improving non-toxic LLMs on the task of dialogue response generation.\footnote{We plan to release the resources to facilitate future work.}