SafeCtrl-RL: Inference-Time Adaptive Behaviour Control for LLM Dialogue via RL-Driven Prompt Optimisation

📄 arXiv: 2605.25984v1 📥 PDF

作者: Michael Orme, Yanchao Yu, Zhiyuan Tan

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-05-25

💡 一句话要点

SafeCtrl-RL：通过强化学习驱动的提示优化，实现LLM对话的推理时自适应行为控制

🎯 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 强化学习 行为控制 提示优化 安全对话

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在实际应用中面临安全性和上下文相关性的挑战，需要有效的行为控制方法。
  2. SafeCtrl-RL通过强化学习动态调整提示，在推理时实现对LLM行为的自适应安全控制。
  3. 实验表明，SafeCtrl-RL在多个LLM和不安全对话场景中，提升了安全性和响应质量，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

确保大型语言模型（LLM）在实际部署中的安全和上下文适当行为仍然是一个关键挑战。我们提出了 extbf{SafeCtrl-RL}，这是一个推理时行为控制框架，它能够在不重新训练模型或修改参数的情况下实现自适应安全调节。该方法将对话生成形式化为一个序列决策过程，其中强化学习智能体基于上下文反馈动态选择提示调整策略。这允许通过迭代改进来抑制不安全的行为，我们将其概念化为推理时行为的非学习。在多个LLM和不安全的对话场景中进行评估，SafeCtrl-RL始终提高安全性和响应质量，优于现有的基于提示的优化方法，并实现了良好的性能-效率权衡。**警告：本文可能包含有害语言的示例，建议读者酌情阅读。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在实际部署中，难以保证对话的安全性和上下文相关性。传统的微调方法需要重新训练模型，成本高昂且缺乏灵活性。现有的基于提示的优化方法在复杂场景下效果有限，难以实现精细化的行为控制。

核心思路：SafeCtrl-RL的核心思路是将对话生成过程建模为一个序列决策问题，利用强化学习（RL）智能体动态地调整提示，从而在推理时实现对LLM行为的自适应控制。通过迭代优化提示，抑制不安全的行为，实现“推理时行为非学习”。

技术框架：SafeCtrl-RL的整体框架包含以下几个主要模块：1) LLM：负责生成对话响应；2) 提示调整模块：根据RL智能体的决策，对输入LLM的提示进行调整；3) 安全评估模块：评估LLM生成的响应的安全性；4) RL智能体：基于安全评估模块的反馈，学习最优的提示调整策略。整个过程是一个迭代循环，通过不断调整提示，优化LLM的行为。

关键创新：SafeCtrl-RL最重要的创新在于将强化学习引入到LLM的推理时行为控制中。与传统的静态提示或微调方法不同，SafeCtrl-RL能够根据上下文动态地调整提示，实现更精细化的行为控制。此外，SafeCtrl-RL无需重新训练模型，降低了成本，提高了灵活性。

关键设计：SafeCtrl-RL的关键设计包括：1) 提示调整策略的设计：定义了一系列可行的提示调整操作，例如添加安全相关的约束、修改对话风格等；2) 奖励函数的设计：根据安全评估模块的输出，设计奖励函数，引导RL智能体学习安全的行为；3) RL算法的选择：可以使用各种RL算法，例如Q-learning、Policy Gradient等，来训练RL智能体。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SafeCtrl-RL在多个LLM和不安全对话场景中进行了评估，实验结果表明，SafeCtrl-RL能够显著提高安全性和响应质量，优于现有的基于提示的优化方法。具体而言，SafeCtrl-RL在安全指标上提升了X%，在响应质量指标上提升了Y%，同时实现了良好的性能-效率权衡。（具体数值未知，需查阅论文）

🎯 应用场景

SafeCtrl-RL可应用于各种需要安全对话的场景，例如智能客服、聊天机器人、教育辅导等。该方法能够有效降低LLM生成有害或不当内容的风险，提高用户体验。未来，SafeCtrl-RL可以扩展到其他类型的LLM应用，例如文本生成、代码生成等，实现更广泛的安全控制。

📄 摘要（原文）

Ensuring safe and contextually appropriate behaviour in Large Language Models (LLMs) remains a critical challenge for real-world deployment. We present \textbf{SafeCtrl-RL}, an inference-time behavioural control framework that enables adaptive safety regulation without model retraining or parameter modification. The method formulates dialogue generation as a sequential decision process, where a reinforcement learning agent dynamically selects prompt adjustment strategies based on contextual feedback. This allows unsafe behaviours to be suppressed through iterative refinement, which we conceptualise as inference-time behavioural unlearning. Evaluated across multiple LLMs and unsafe dialogue scenarios, SafeCtrl-RL consistently improves safety and response quality, outperforms existing prompt-based optimisation methods, and achieves favourable performance--efficiency trade-offs. **Warning: This paper may contain examples of harmful language, and reader discretion is recommended.