Semi-Supervised Learning for Large Language Models Safety and Content Moderation

📄 arXiv: 2512.21107v1 📥 PDF

作者: Eduard Stefan Dinuta, Iustin Sirbu, Traian Rebedea

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-12-24

💡 一句话要点

提出半监督学习方法，提升大语言模型安全性和内容审核能力

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

关键词: 半监督学习 大语言模型 安全性 内容审核 数据增强 自然语言处理 安全分类器

📋 核心要点

  1. 现有LLM安全分类器依赖大量标注数据，获取成本高、易出错，且质量难以保证。
  2. 提出利用半监督学习，结合标注和未标注数据，提升LLM安全性和内容审核能力。
  3. 实验表明，任务特定的数据增强策略能显著提升半监督学习在安全分类任务上的性能。

📝 摘要（中文）

针对大语言模型（LLM）的安全问题，本文提出了一种新的方法，利用半监督学习技术来提升安全分类器的性能。由于训练安全分类器需要大量标注数据，而这些数据获取困难、容易出错，且常包含合成数据，因此本文利用半监督学习，同时利用标注数据和未标注数据。研究分析了该技术在LLM的提示和响应方面的改进。此外，本文还强调了任务特定数据增强的重要性，证明其相比通用数据增强技术能显著提高性能。

🔬 方法详解

问题定义：目前，训练用于保障大型语言模型（LLM）安全性的分类器，需要大量的标注数据。然而，获取高质量、大规模的标注数据成本高昂，且容易引入标注错误。此外，现有方法还常常依赖合成数据，这可能导致模型泛化能力不足。因此，如何利用有限的标注数据，同时有效利用未标注数据，是当前LLM安全领域面临的重要挑战。

核心思路：本文的核心思路是利用半监督学习技术，结合已有的少量标注数据和大量的未标注数据，来训练LLM安全分类器。半监督学习能够从无标注数据中提取有用的信息，从而提升模型的泛化能力和鲁棒性，降低对大规模标注数据的依赖。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据准备：收集标注数据和未标注数据，并对数据进行预处理。2) 模型选择：选择合适的LLM作为基础模型，并构建安全分类器。3) 半监督学习训练：采用半监督学习算法，例如一致性正则化、伪标签等，结合标注数据和未标注数据进行训练。4) 评估：在测试集上评估模型的性能，并与基线方法进行比较。

关键创新：本文的关键创新在于强调了任务特定数据增强的重要性。不同于通用的数据增强方法，任务特定的数据增强能够更好地保留原始数据的语义信息，并生成更具代表性的增强样本，从而提升半监督学习的性能。

关键设计：在半监督学习算法的选择上，可以采用一致性正则化方法，例如MixMatch、ReMixMatch等。这些方法通过对输入数据进行扰动，并要求模型对扰动后的数据输出一致的预测结果，从而提升模型的鲁棒性。此外，损失函数的设计也至关重要，需要平衡标注数据和未标注数据之间的贡献，并引入正则化项，防止模型过拟合。

📊 实验亮点

实验结果表明，采用半监督学习方法可以显著提升LLM安全分类器的性能。特别是，使用任务特定的数据增强策略后，模型性能得到了进一步提升，相比于通用数据增强方法，性能提升显著。具体的性能数据（例如准确率、召回率等）需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要保障LLM安全性的场景，例如智能客服、内容生成、聊天机器人等。通过降低对大规模标注数据的依赖，可以有效降低LLM安全部署的成本，并提高其在实际应用中的可靠性。此外，该方法还可以促进LLM在更多领域的应用，例如教育、医疗等。

📄 摘要（原文）

Safety for Large Language Models (LLMs) has been an ongoing research focus since their emergence and is even more relevant nowadays with the increasing capacity of those models. Currently, there are several guardrails in place for all public LLMs and multiple proposed datasets for training safety classifiers. However, training these safety classifiers relies on large quantities of labeled data, which can be problematic to acquire, prone to labeling errors, or often include synthetic data. To address these issues, we suggest a different approach: utilizing semi-supervised learning techniques, which leverage both labeled and unlabeled data, to improve the performance on the safety task. We analyze the improvements that these techniques can offer for both prompts given to Large Language Models and the responses to those requests. Moreover, since augmentation is the central part of semi-supervised algorithms, we demonstrate the importance of using task-specific augmentations, which significantly increase the performance when compared to general-purpose augmentation techniques.