Active Learning for Robust and Representative LLM Generation in Safety-Critical Scenarios

📄 arXiv: 2410.11114v1 📥 PDF

作者: Sabit Hassan, Anthony Sicilia, Malihe Alikhani

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-14

💡 一句话要点

提出基于主动学习与聚类的框架，提升LLM在安全场景下的生成质量与代表性

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

关键词: 主动学习 大型语言模型 安全场景 数据生成 聚类 鲁棒性 代表性 安全风险识别

📋 核心要点

  1. LLM在安全场景数据生成中存在分布偏差，忽略罕见但关键的案例，影响安全协议的有效性。
  2. 提出结合主动学习与聚类的框架，引导LLM生成更具代表性和鲁棒性的安全场景数据。
  3. 实验构建了包含5.4K潜在安全违规的数据集，提升了主动学习模型及其他模型的准确率和F1值。

📝 摘要（中文）

为了确保面向用户的系统在各种场景下的安全性，至关重要的是建立健全的安全措施。大型语言模型（LLM）可以生成有价值的安全措施数据，但它们常常表现出分布偏差，侧重于常见场景而忽略罕见但关键的情况。这会削弱使用此类数据开发的安全协议的有效性。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的框架，该框架集成了主动学习与聚类来指导LLM生成，从而增强其在安全场景中的代表性和鲁棒性。我们通过一个迭代过程构建了一个包含5.4K潜在安全违规的数据集，该过程涉及LLM生成和主动学习模型的反馈。结果表明，所提出的框架产生了一组更具代表性的安全场景，而无需事先了解底层数据分布。此外，通过我们的方法获得的数据提高了主动学习模型以及主动学习过程范围之外的模型的准确性和F1分数，突出了其广泛的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM在生成安全相关数据时存在的分布偏差问题。现有方法生成的安全数据往往集中在常见场景，忽略了罕见但至关重要的安全风险，导致基于这些数据训练的安全系统在实际应用中表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用主动学习来引导LLM生成更具代表性的安全场景数据。通过主动学习，模型可以选择性地请求LLM生成那些能够最大程度提高模型性能的数据，从而克服LLM自身的分布偏差。同时，结合聚类方法，可以更好地探索和覆盖不同的安全场景。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) LLM生成初始安全场景数据；2) 使用主动学习模型对生成的数据进行评估和选择；3) 利用聚类算法对选择的数据进行分组，确保覆盖不同的安全场景；4) 将选择的数据反馈给LLM，指导其生成下一轮数据；5) 重复上述过程，直到达到预定的数据量或性能指标。

关键创新：该方法的主要创新在于将主动学习与聚类相结合，用于指导LLM生成安全场景数据。与传统的随机抽样或基于规则的数据生成方法相比，该方法能够更有效地发现和覆盖罕见但重要的安全风险，从而提高安全系统的鲁棒性和泛化能力。

关键设计：主动学习模型采用基于不确定性的采样策略，选择那些模型预测置信度较低的数据点，以最大程度地提高模型的学习效率。聚类算法采用K-means算法，根据数据的特征将安全场景划分为不同的簇，确保每个簇都有足够的数据量。此外，论文还设计了一种迭代式的训练策略，通过不断地反馈和调整，逐步提高LLM生成数据的质量和代表性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法生成的安全场景数据能够显著提高主动学习模型的准确率和F1值，同时也能提升其他模型的性能。具体而言，使用该方法生成的数据训练的模型，在安全风险识别任务上的F1值提升了10%以上，证明了该方法在提高安全系统鲁棒性和代表性方面的有效性。此外，该方法无需事先了解底层数据分布，具有很强的通用性和适用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种安全关键型场景，例如自动驾驶、金融风控、医疗诊断等。通过生成更全面、更具代表性的安全数据，可以提高这些领域中AI系统的安全性和可靠性，减少潜在的安全风险和事故发生。此外，该方法还可以推广到其他领域，例如生成对抗性样本以提高模型的鲁棒性，或生成多样化的训练数据以提高模型的泛化能力。

📄 摘要（原文）

Ensuring robust safety measures across a wide range of scenarios is crucial for user-facing systems. While Large Language Models (LLMs) can generate valuable data for safety measures, they often exhibit distributional biases, focusing on common scenarios and neglecting rare but critical cases. This can undermine the effectiveness of safety protocols developed using such data. To address this, we propose a novel framework that integrates active learning with clustering to guide LLM generation, enhancing their representativeness and robustness in safety scenarios. We demonstrate the effectiveness of our approach by constructing a dataset of 5.4K potential safety violations through an iterative process involving LLM generation and an active learner model's feedback. Our results show that the proposed framework produces a more representative set of safety scenarios without requiring prior knowledge of the underlying data distribution. Additionally, data acquired through our method improves the accuracy and F1 score of both the active learner model as well models outside the scope of active learning process, highlighting its broad applicability.