Safe to Serve: Aligning Instruction-Tuned Models for Safety and Helpfulness
作者: Avinash Amballa, Durga Sandeep Saluru, Gayathri Akkinapalli, Abhishek Sureddy, Akshay Kumar Sureddy
分类: cs.CL
发布日期: 2024-11-26
备注: 18 pages
💡 一句话要点
通过安全指令调优对齐语言模型，提升安全性和实用性
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 指令调优 安全性 直接偏好优化 有害内容检测
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在处理恶意输入时，容易产生不安全或带有偏见的回复，这限制了其在现实场景中的应用。
- 该论文提出在指令调优阶段融入安全相关的指令，引导模型学习生成安全且有用的内容，从而提升模型的整体安全性。
- 实验结果表明，使用直接偏好优化(DPO)方法，模型在多个有害性基准测试中，安全回复率从40%提升至90%以上。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLMs)在复杂推理和文本生成方面表现出卓越的能力。然而，当使用有问题的输入提示时，这些模型可能会无意中生成不安全或有偏见的响应，这为实际部署带来了重要的伦理和实践问题。本研究旨在解决开发既能生成有帮助又能生成无害内容的语言模型的关键挑战，从而在模型性能和安全性之间取得微妙的平衡。我们证明，在预训练模型的指令调优过程中加入与安全相关的指令，可以显著减少对不安全提示的有害响应，而不会影响在有帮助数据集上的性能。我们发现直接偏好优化(DPO)特别有效，它通过利用选择和拒绝的响应进行学习，优于SIT和RAFT。我们的方法将各种有害性基准测试中的安全响应从40%提高到90%以上。此外，我们还讨论了一个严格的评估框架，包括专门的指标和多样化的数据集，用于安全性和实用性任务，确保对模型能力的全面评估。
🔬 方法详解
问题定义：大型语言模型在生成内容时，存在潜在的安全风险，例如生成有害、有偏见或不适当的文本。现有的指令调优方法虽然可以提升模型的性能，但往往忽略了安全性，导致模型在面对恶意输入时容易产生不良输出。因此，如何平衡模型的性能和安全性，使其既能提供有用的信息，又能避免产生有害内容，是一个亟待解决的问题。
核心思路：该论文的核心思路是在指令调优阶段，显式地引入与安全相关的指令，引导模型学习区分安全和不安全的响应，并优先生成安全的回复。通过这种方式，模型可以在学习生成有用内容的同时，也学会避免产生有害内容，从而提升整体的安全性。
技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 预训练语言模型：使用大规模文本数据预训练一个基础语言模型。2) 指令调优：使用包含安全相关指令的数据集对预训练模型进行微调，使其能够理解并遵循安全指令。3) 偏好优化：使用直接偏好优化(DPO)算法，根据人工标注的偏好数据，进一步优化模型的安全性能。4) 评估：使用专门的指标和数据集，对模型的安全性和实用性进行综合评估。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将安全指令显式地融入到指令调优过程中。与以往只关注模型性能的指令调优方法不同，该研究强调了安全性的重要性，并提出了一种有效的方法来提升模型的安全性能。此外，该研究还发现直接偏好优化(DPO)算法在提升模型安全性能方面具有显著优势。
关键设计：在指令调优阶段，该研究使用了包含安全相关指令的数据集，例如“请避免生成包含仇恨言论的文本”、“请避免泄露个人隐私信息”等。在偏好优化阶段，该研究使用了人工标注的偏好数据，用于训练模型区分安全和不安全的响应。此外，该研究还使用了专门的指标，例如毒性评分、偏见评分等，来评估模型的安全性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，通过引入安全指令调优，模型在多个有害性基准测试中，安全回复率从40%显著提升至90%以上。此外，研究发现直接偏好优化(DPO)算法在提升模型安全性能方面优于SIT和RAFT等其他方法，证明了该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种需要安全可靠的语言模型应用场景，例如智能客服、内容生成、聊天机器人等。通过提升语言模型的安全性，可以有效避免模型产生有害或不当内容，从而提高用户体验，降低潜在风险，并促进人工智能技术的健康发展。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in complex reasoning and text generation. However, these models can inadvertently generate unsafe or biased responses when prompted with problematic inputs, raising significant ethical and practical concerns for real-world deployment. This research addresses the critical challenge of developing language models that generate both helpful and harmless content, navigating the delicate balance between model performance and safety. We demonstrate that incorporating safety-related instructions during the instruction-tuning of pre-trained models significantly reduces toxic responses to unsafe prompts without compromising performance on helpfulness datasets. We found Direct Preference Optimization (DPO) to be particularly effective, outperforming both SIT and RAFT by leveraging both chosen and rejected responses for learning. Our approach increased safe responses from 40$\%$ to over 90$\%$ across various harmfulness benchmarks. In addition, we discuss a rigorous evaluation framework encompassing specialized metrics and diverse datasets for safety and helpfulness tasks ensuring a comprehensive assessment of the model's capabilities.