Advancing LLM Safe Alignment with Safety Representation Ranking

📄 arXiv: 2505.15710v1 📥 PDF

作者: Tianqi Du, Zeming Wei, Quan Chen, Chenheng Zhang, Yisen Wang

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-05-21

💡 一句话要点

提出安全表征排序(SRR)，利用LLM内部状态提升对抗性prompt下的安全对齐。

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

关键词: 大型语言模型 安全对齐 对抗性prompt 表征学习 排序学习

📋 核心要点

  1. 现有LLM安全评估主要依赖文本响应，忽略了模型内部表征中蕴含的丰富安全信息。
  2. SRR框架利用LLM内部隐藏状态，通过列表式排序选择更安全的响应，直接利用模型内部状态。
  3. 实验结果表明，SRR显著提升了LLM在对抗性prompt下的鲁棒性，提高了安全性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)的快速发展在各种任务中取得了里程碑式的成功，但其生成有害内容的潜力引起了人们对安全性的严重关注。现有的安全评估方法通常直接对文本响应进行操作，忽略了模型内部表征中嵌入的丰富信息。本文提出了安全表征排序(SRR)，这是一个列表式排序框架，它使用LLM自身的隐藏状态来选择安全响应。SRR使用中间transformer表征对指令和候选补全进行编码，并通过轻量级的基于相似性的评分器对候选进行排序。我们的方法直接利用内部模型状态和列表级别的监督来捕获细微的安全信号。跨多个基准的实验表明，SRR显著提高了对抗性prompt的鲁棒性。我们的代码将在发布后提供。

🔬 方法详解

问题定义：现有LLM安全评估方法主要基于对生成文本的直接分析，这种方法忽略了模型内部表征中蕴含的丰富信息，可能无法有效捕捉到细微的安全风险。尤其是在面对对抗性prompt时，这种方法的鲁棒性较差，容易被绕过。

核心思路：SRR的核心思路是利用LLM自身的内部表征来判断响应的安全性。通过对指令和候选响应进行编码，并利用模型内部的隐藏状态来计算相似度，从而选择更安全的响应。这种方法直接利用了模型自身的知识，能够更有效地捕捉到细微的安全信号。

技术框架：SRR框架主要包含以下几个模块：1) 指令和候选响应编码器：使用Transformer模型对指令和候选响应进行编码，得到它们的表征向量。2) 隐藏状态提取器：从LLM中提取中间层的隐藏状态，这些隐藏状态包含了丰富的语义和安全信息。3) 相似度计算器：计算指令表征和候选响应表征之间的相似度，相似度越高表示响应越安全。4) 排序器：根据相似度对候选响应进行排序，选择相似度最高的响应作为最终输出。

关键创新：SRR的关键创新在于它直接利用了LLM的内部表征来进行安全评估，而不是仅仅依赖于生成文本。这种方法能够更有效地捕捉到细微的安全信号，并且对对抗性prompt具有更强的鲁棒性。此外，SRR采用列表式排序框架，能够同时考虑多个候选响应，从而选择出最安全的响应。

关键设计：SRR的关键设计包括：1) 使用Transformer模型作为编码器，以获得更好的表征效果。2) 从LLM的中间层提取隐藏状态，以获得更丰富的语义和安全信息。3) 使用基于相似度的评分器，以衡量指令和候选响应之间的相关性。4) 采用列表式排序框架，以同时考虑多个候选响应。具体的损失函数未知，但推测是基于排序的损失函数，例如pairwise ranking loss或listwise ranking loss。

📊 实验亮点

实验结果表明，SRR在多个基准测试中显著提高了LLM对对抗性prompt的鲁棒性。具体性能数据未知，但摘要中明确指出SRR在提高安全性方面表现出色。该方法通过利用内部模型状态和列表级别的监督，能够更有效地捕捉细微的安全信号，从而在对抗性环境中表现出更强的适应性。

🎯 应用场景

SRR可应用于各种需要保证LLM安全性的场景，例如智能客服、内容生成、代码生成等。通过提高LLM的安全性，可以减少有害内容的生成，避免潜在的社会风险。该研究成果有助于推动LLM在更广泛领域的应用，并促进人工智能技术的健康发展。

📄 摘要（原文）

The rapid advancement of large language models (LLMs) has demonstrated milestone success in a variety of tasks, yet their potential for generating harmful content has raised significant safety concerns. Existing safety evaluation approaches typically operate directly on textual responses, overlooking the rich information embedded in the model's internal representations. In this paper, we propose Safety Representation Ranking (SRR), a listwise ranking framework that selects safe responses using hidden states from the LLM itself. SRR encodes both instructions and candidate completions using intermediate transformer representations and ranks candidates via a lightweight similarity-based scorer. Our approach directly leverages internal model states and supervision at the list level to capture subtle safety signals. Experiments across multiple benchmarks show that SRR significantly improves robustness to adversarial prompts. Our code will be available upon publication.