Data Advisor: Dynamic Data Curation for Safety Alignment of Large Language Models

📄 arXiv: 2410.05269v1 📥 PDF

作者: Fei Wang, Ninareh Mehrabi, Palash Goyal, Rahul Gupta, Kai-Wei Chang, Aram Galstyan

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-10-07

备注: Accepted to EMNLP 2024 Main Conference. Project website: https://feiwang96.github.io/DataAdvisor/

💡 一句话要点

Data Advisor：面向大语言模型安全对齐的动态数据管理方法

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

关键词: 大语言模型 安全对齐 数据生成 动态数据管理 自适应学习 对抗样本 LLM安全

📋 核心要点

  1. 现有LLM数据生成方法存在质量问题，如代表性不足和低质量数据点，限制了模型对齐效果。
  2. Data Advisor通过监控数据状态、识别弱点并指导数据生成，提升数据质量和覆盖率。
  3. 实验表明，Data Advisor能有效提升Mistral、Llama2和Falcon等模型的安全性，且不影响模型效用。

📝 摘要（中文）

数据在大语言模型（LLM）对齐中至关重要。最近的研究探索了使用LLM进行高效数据收集的方法。然而，LLM生成的数据通常存在质量问题，例如某些方面代表性不足或缺失，以及数据点质量较低。为了解决这些问题，我们提出了Data Advisor，一种增强的基于LLM的数据生成方法，它考虑了所需数据集的特征。Data Advisor从一组预定义的原则出发，监控生成数据的状态，识别当前数据集的弱点，并相应地指导下一轮数据生成。Data Advisor可以轻松集成到现有的数据生成方法中，以提高数据质量和覆盖率。在三个具有代表性的LLM（即Mistral、Llama2和Falcon）的安全对齐实验表明，Data Advisor在增强模型安全性方面有效，可以应对各种细粒度的安全问题，同时不牺牲模型的效用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM安全对齐过程中，由LLM生成的数据质量不高的问题。现有方法生成的对抗样本往往存在覆盖范围不足、质量参差不齐等问题，导致模型在特定安全场景下仍然存在漏洞。这些问题限制了LLM在实际应用中的可靠性和安全性。

核心思路：Data Advisor的核心思路是利用LLM本身来监控和指导数据生成过程。通过预定义的原则，Data Advisor能够分析已生成数据的特征，识别数据集中的弱点和不足，并据此调整数据生成策略，从而动态地优化数据集的质量和覆盖范围。这种自适应的数据生成方法能够更有效地发现和解决LLM的安全漏洞。

技术框架：Data Advisor的整体框架包含以下几个主要模块：1) 数据生成模块：使用现有的LLM数据生成方法生成初始数据集。2) 数据分析模块：Data Advisor利用LLM分析已生成数据的特征，例如安全漏洞类型、覆盖范围等。3) 弱点识别模块：基于预定义的原则，识别数据集中存在的弱点和不足。4) 指导模块：根据弱点识别结果，生成指导信息，用于调整下一轮数据生成策略。5) 迭代优化：重复上述过程，不断优化数据集的质量和覆盖范围。

关键创新：Data Advisor的关键创新在于其动态数据管理和自适应数据生成能力。与传统的静态数据生成方法不同，Data Advisor能够根据数据集的实际情况，动态地调整数据生成策略，从而更有效地提升数据质量和覆盖范围。此外，Data Advisor利用LLM本身进行数据分析和弱点识别，降低了人工干预的成本，提高了数据生成的效率。

关键设计：Data Advisor的关键设计包括：1) 预定义原则：定义了一系列用于评估数据质量和安全性的原则，例如漏洞类型、覆盖范围等。2) 数据分析方法：使用LLM进行数据分析，提取数据的关键特征。3) 指导信息生成：根据弱点识别结果，生成具体的指导信息，例如增加特定类型漏洞的样本、扩大覆盖范围等。4) 迭代优化策略：设计了迭代优化的策略，例如设定迭代次数、评估指标等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Data Advisor能够显著提升LLM的安全性，在Mistral、Llama2和Falcon等模型上，针对各种细粒度的安全问题，均取得了显著的提升。同时，Data Advisor在提升安全性的同时，没有显著牺牲模型的效用。具体性能数据未知，但整体效果优于现有数据生成方法。

🎯 应用场景

Data Advisor可应用于各种LLM的安全对齐任务，例如提升聊天机器人的安全性、防止生成有害内容等。该方法能够有效提高LLM在实际应用中的可靠性和安全性，降低潜在风险。未来，Data Advisor可以扩展到其他领域，例如数据增强、模型优化等。

📄 摘要（原文）

Data is a crucial element in large language model (LLM) alignment. Recent studies have explored using LLMs for efficient data collection. However, LLM-generated data often suffers from quality issues, with underrepresented or absent aspects and low-quality datapoints. To address these problems, we propose Data Advisor, an enhanced LLM-based method for generating data that takes into account the characteristics of the desired dataset. Starting from a set of pre-defined principles in hand, Data Advisor monitors the status of the generated data, identifies weaknesses in the current dataset, and advises the next iteration of data generation accordingly. Data Advisor can be easily integrated into existing data generation methods to enhance data quality and coverage. Experiments on safety alignment of three representative LLMs (i.e., Mistral, Llama2, and Falcon) demonstrate the effectiveness of Data Advisor in enhancing model safety against various fine-grained safety issues without sacrificing model utility.