Safety-Aware Fine-Tuning of Large Language Models

📄 arXiv: 2410.10014v1 📥 PDF

作者: Hyeong Kyu Choi, Xuefeng Du, Yixuan Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-13

备注: NeurIPS 2024 Workshop on Safe Generative AI

💡 一句话要点

提出安全感知微调框架SAFT，自动移除有害数据以提升LLM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 安全微调 有害数据检测 子空间学习 自动化过滤

📋 核心要点

  1. 现有LLM微调方法易受有害数据污染，手动过滤成本高且主观。
  2. SAFT框架通过评分函数自动检测并移除有害数据，利用子空间信息区分有害和良性样本。
  3. 实验表明SAFT能有效降低LLM的有害性，最高可达27.8%，并具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

微调大型语言模型(LLM)已成为根据个体需求定制模型的常见做法。然而，微调数据集的多样性带来了安全隐患，因为可能包含有害数据样本。手动过滤或避免这些样本既费力又主观。为了解决这些困难，我们提出了一种新颖的安全感知微调(SAFT)框架，旨在通过利用有害和良性样本的子空间信息的评分函数，自动检测和移除潜在的有害数据。实验结果表明，SAFT在不同的LLM和不同的污染率下都有效，有害性降低高达27.8%。此外，我们深入研究了该方法的机制，并验证了其在解决实际场景中实际挑战方面的多功能性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）微调过程中，由于训练数据集中可能包含有害样本而导致模型产生不安全输出的问题。现有方法主要依赖人工过滤或避免使用潜在有害数据，但这种方式效率低下且带有主观性，难以保证模型的安全性。

核心思路：论文的核心思路是设计一个自动化的安全感知微调（SAFT）框架，该框架能够自动检测并移除训练数据集中潜在的有害样本。其基本假设是，有害样本和良性样本在特征空间中具有不同的子空间结构，通过分析这些子空间信息可以区分有害样本。

技术框架：SAFT框架主要包含以下几个阶段：1) 数据准备：收集包含良性和潜在有害样本的微调数据集。2) 特征提取：使用预训练的LLM提取数据集中每个样本的特征向量。3) 子空间学习：利用提取的特征向量，学习有害样本和良性样本的子空间表示。4) 有害性评分：基于学习到的子空间信息，计算每个样本的有害性评分。5) 数据过滤：根据有害性评分，移除高于阈值的样本，得到过滤后的安全数据集。6) 模型微调：使用过滤后的安全数据集对LLM进行微调。

关键创新：SAFT框架的关键创新在于其自动化的有害样本检测和移除机制。与传统的人工过滤方法相比，SAFT能够显著提高效率并减少主观偏差。此外，SAFT利用子空间信息进行有害性评分，能够更准确地识别有害样本，从而提高模型的安全性。

关键设计：SAFT框架的关键设计包括：1) 子空间学习方法：论文可能采用了某种子空间学习算法（具体算法未知）来学习有害样本和良性样本的子空间表示。2) 有害性评分函数：有害性评分函数的设计至关重要，它决定了有害样本的识别精度。评分函数可能基于样本到各个子空间的距离、密度或其他统计指标。3) 阈值选择：需要选择合适的阈值来过滤有害样本，阈值过高可能导致有害样本残留，阈值过低可能导致良性样本被误删。4) 微调策略：使用过滤后的数据集对LLM进行微调时，可能需要调整学习率、batch size等超参数，以获得最佳的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SAFT框架在不同的LLM和不同的数据污染率下均能有效降低模型的有害性，最高可降低27.8%。该方法在保证模型性能的同时，显著提升了模型的安全性，证明了其在实际应用中的价值。此外，论文还深入分析了SAFT的机制，验证了其在解决实际挑战方面的多功能性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要对LLM进行微调的场景，尤其是在金融、医疗、法律等对安全性要求较高的领域。通过自动过滤有害数据，SAFT能够有效提升LLM的安全性，降低模型产生不当或有害输出的风险，从而促进LLM在实际应用中的可靠性和可信度。未来，该方法有望进一步扩展到其他类型的AI模型和数据类型。

📄 摘要（原文）

Fine-tuning Large Language Models (LLMs) has emerged as a common practice for tailoring models to individual needs and preferences. The choice of datasets for fine-tuning can be diverse, introducing safety concerns regarding the potential inclusion of harmful data samples. Manually filtering or avoiding such samples, however, can be labor-intensive and subjective. To address these difficulties, we propose a novel Safety-Aware Fine-Tuning (SAFT) framework designed to automatically detect and remove potentially harmful data, by leveraging a scoring function that exploits the subspace information of harmful and benign samples. Experimental results demonstrate the efficacy of SAFT across different LLMs and varying contamination rates, achieving reductions in harmfulness of up to 27.8%. Going beyond, we delve into the mechanism of our approach and validate its versatility in addressing practical challenges in real-world scenarios.