DIESEL -- Dynamic Inference-Guidance via Evasion of Semantic Embeddings in LLMs
作者: Ben Ganon, Alon Zolfi, Omer Hofman, Inderjeet Singh, Hisashi Kojima, Yuval Elovici, Asaf Shabtai
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-11-28 (更新: 2025-03-09)
💡 一句话要点
DIESEL：通过规避LLM语义嵌入实现动态推理引导，提升生成安全性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 安全性 推理引导 语义嵌入 对抗攻击
📋 核心要点
- 现有LLM生成内容可能不符合人类价值观，导致不安全或不当输出，而现有安全措施通常计算成本高或推理速度慢。
- DIESEL通过在LLM推理过程中，基于语义相似性动态过滤掉与预定义负面概念相关的token，引导模型生成更安全的回复。
- 实验表明，DIESEL能有效提升对话模型的安全性，即使在对抗性攻击下也能工作，并具有泛化到其他过滤任务的能力。
📝 摘要（中文）
近年来，大型语言模型（LLMs）在诸如日常对话等任务中取得了巨大成功，推动了虚拟助手等领域的显著进步。然而，它们经常生成与人类价值观（例如，伦理标准、安全性）不一致的响应，导致潜在的不安全或不适当的输出。虽然已经提出了几种技术来解决这个问题，但它们都伴随着成本，需要计算量大的训练或显著增加推理时间。在本文中，我们提出了DIESEL，一种轻量级的推理引导技术，可以无缝集成到任何自回归LLM中，以在语义上过滤掉响应中不需要的概念。DIESEL既可以作为独立的保障措施，也可以作为额外的防御层，通过基于其与潜在空间中预定义的负面概念的相似性对LLM提出的token进行重新排序来增强响应安全性。我们的评估证明了DIESEL在最先进的对话模型上的有效性，即使在挑战响应安全性的对抗性越狱场景中也是如此。我们还强调了DIESEL的泛化能力，表明它可以用于安全以外的用例，提供通用的响应过滤。
🔬 方法详解
问题定义：大型语言模型在生成文本时，容易产生不符合伦理、安全等人类价值观的内容。现有的安全措施，如微调或强化学习，通常需要大量的计算资源和时间，并且可能影响模型的通用性能。因此，如何在保证模型性能的前提下，高效地引导LLM生成更安全、更符合人类价值观的文本是一个重要问题。
核心思路：DIESEL的核心思路是在LLM的推理阶段，动态地对候选token进行过滤和重排序，避免选择与预定义的负面概念在语义空间中过于接近的token。通过这种方式，DIESEL可以在不修改模型参数的情况下，引导模型生成更安全的文本。这种方法类似于在推理过程中增加了一个“安全阀”，防止模型偏离预期的行为。
技术框架：DIESEL可以作为一个独立的模块集成到任何自回归LLM中。其主要流程如下：1) LLM生成一组候选token及其概率分布；2) DIESEL计算每个候选token与预定义的负面概念集合在语义空间中的相似度；3) DIESEL根据相似度对候选token的概率进行调整，降低与负面概念相似的token的概率；4) LLM根据调整后的概率分布选择最终的token。
关键创新：DIESEL的关键创新在于其轻量级和动态的推理引导机制。与需要大量训练数据的微调方法不同，DIESEL无需修改模型参数，可以直接应用于现有的LLM。此外，DIESEL的动态过滤机制可以根据不同的负面概念集合进行调整，具有很强的灵活性和泛化能力。
关键设计：DIESEL的关键设计包括：1) 负面概念集合的构建：需要选择具有代表性的负面概念，并将其表示为语义向量；2) 相似度度量：可以使用余弦相似度等方法计算token与负面概念之间的相似度；3) 概率调整策略：需要设计一种有效的策略，根据相似度调整token的概率，避免过度过滤或过滤不足。论文中可能使用了特定的相似度计算方法和概率调整函数，但具体细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
DIESEL在多个对话模型上进行了评估，结果表明其能够有效提升模型的安全性，即使在对抗性越狱攻击下也能保持较高的安全性。具体性能数据未知，但论文强调了DIESEL在不显著增加推理时间的情况下，实现了与现有安全措施相当甚至更好的性能。此外，实验还验证了DIESEL的泛化能力，表明其可以应用于其他类型的响应过滤任务。
🎯 应用场景
DIESEL可广泛应用于各种需要安全保障的LLM应用场景，如聊天机器人、内容生成平台、虚拟助手等。通过过滤掉潜在的有害或不当内容，DIESEL可以提高用户体验，降低法律风险，并促进LLM技术的健康发展。此外，DIESEL的通用性使其可以应用于其他类型的响应过滤任务，例如，过滤掉与特定主题无关的内容。
📄 摘要（原文）
In recent years, large language models (LLMs) have had great success in tasks such as casual conversation, contributing to significant advancements in domains like virtual assistance. However, they often generate responses that are not aligned with human values (e.g., ethical standards, safety), leading to potentially unsafe or inappropriate outputs. While several techniques have been proposed to address this problem, they come with a cost, requiring computationally expensive training or dramatically increasing the inference time. In this paper, we present DIESEL, a lightweight inference-guidance technique that can be seamlessly integrated into any autoregressive LLM to semantically filter undesired concepts from the response. DIESEL can function either as a standalone safeguard or as an additional layer of defense, enhancing response safety by reranking the LLM's proposed tokens based on their similarity to predefined negative concepts in the latent space. Our evaluation demonstrates DIESEL's effectiveness on state-of-the-art conversational models, even in adversarial jailbreaking scenarios that challenge response safety. We also highlight DIESEL's generalization capabilities, showing that it can be used in use cases other than safety, providing general-purpose response filtering.