CARE: Decoding Time Safety Alignment via Rollback and Introspection Intervention

📄 arXiv: 2509.06982v1 📥 PDF

作者: Xiaomeng Hu, Fei Huang, Chenhan Yuan, Junyang Lin, Tsung-Yi Ho

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-09-01

💡 一句话要点

提出CARE框架，通过回滚与自省干预提升LLM解码时安全性，兼顾质量与效率。

🎯 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 解码时干预 回滚机制 自省学习 安全对齐 有害内容检测

📋 核心要点

  1. 现有解码时干预方法在安全性和响应质量之间存在严重权衡，难以兼顾。
  2. CARE框架通过守卫模型监控、回滚机制纠正和自省干预策略，实现安全对齐。
  3. 实验表明，CARE框架在安全性、质量和效率方面取得了更好的平衡。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）越来越多地部署在现实世界的应用中，确保其解码过程中的输出安全性已成为一项关键挑战。然而，现有的解码时干预方法，如对比解码，通常会在安全性和响应质量之间做出严重的权衡。本文提出了CARE，一种新颖的解码时安全对齐框架，它集成了三个关键组件：（1）一个用于实时安全监控的守卫模型，能够检测潜在的不安全内容；（2）一个带有令牌缓冲区的回滚机制，可以在早期阶段有效地纠正不安全输出，而不会中断用户体验；（3）一种新颖的基于自省的干预策略，模型生成对其先前输出的自我反思性评论，并将这些反思纳入上下文，以指导后续的解码步骤。该框架通过使用其守卫模型进行精确干预，其回滚机制进行及时纠正，以及我们新颖的自省方法进行有效的自我纠正，从而实现了卓越的安全-质量权衡。实验结果表明，我们的框架在安全性、质量和效率方面实现了卓越的平衡，在保持高响应质量的同时，实现了较低的有害响应率和对用户体验的最小中断。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型在实际应用中面临输出安全性的挑战，现有的解码时干预方法（如对比解码）往往牺牲响应质量来保证安全性，无法实现安全与质量的平衡。因此，需要一种能够在保证安全性的同时，尽可能保持响应质量的解码时干预方法。

核心思路：CARE框架的核心思路是结合实时安全监控、及时回滚纠正和自省式自我改进，从而在解码过程中动态地调整模型的行为，使其既能避免生成有害内容，又能保持较高的生成质量。通过守卫模型识别潜在风险，通过回滚机制快速修正错误，并通过自省机制让模型反思并改进自身。

技术框架：CARE框架包含三个主要模块：（1）守卫模型（Guard Model）：用于实时监控解码过程中的输出，判断当前生成的token是否安全。如果检测到潜在的不安全内容，则触发回滚机制。（2）回滚机制（Rollback Mechanism）：当守卫模型检测到不安全内容时，将解码过程回滚到之前的某个安全状态，并从该状态重新开始解码。令牌缓冲区用于存储之前的token，以便回滚。（3）自省干预（Introspection Intervention）：模型生成对其先前输出的自我反思性评论，并将这些反思纳入上下文，以指导后续的解码步骤。这使得模型能够从错误中学习，并避免重复犯错。

关键创新：CARE框架的关键创新在于将回滚机制与自省干预相结合，实现了一种动态的、自适应的解码时安全对齐方法。与传统的静态干预方法相比，CARE能够更精确地识别和纠正不安全内容，同时最大限度地减少对生成质量的影响。自省机制使得模型能够主动学习和改进，从而提高安全性和质量。

关键设计：守卫模型可以使用现有的安全分类器或有害内容检测模型。回滚的步数可以根据实际情况进行调整，以平衡效率和安全性。自省干预的具体实现方式可以采用提示工程，引导模型生成对自身输出的批判性分析。例如，可以设计提示词，要求模型识别其输出中可能存在的偏见、歧视或有害信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，CARE框架在安全性和质量方面均优于现有方法。具体来说，CARE框架在降低有害响应率的同时，保持了较高的响应质量。与基线方法相比，CARE框架能够显著减少有害内容的生成，同时对用户体验的影响较小。实验还验证了回滚机制和自省干预的有效性，证明了CARE框架的各个组成部分都对整体性能做出了贡献。

🎯 应用场景

CARE框架可应用于各种需要确保LLM输出安全性的场景，例如在线客服、内容创作、教育辅导等。通过该框架，可以有效地防止LLM生成有害、不当或具有误导性的内容，从而提高用户体验，降低潜在风险。未来，该框架可以进一步扩展到其他类型的生成模型，并与其他安全技术相结合，构建更完善的安全保障体系。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) are increasingly deployed in real-world applications, ensuring the safety of their outputs during decoding has become a critical challenge. However, existing decoding-time interventions, such as Contrastive Decoding, often force a severe trade-off between safety and response quality. In this work, we propose CARE, a novel framework for decoding-time safety alignment that integrates three key components: (1) a guard model for real-time safety monitoring, enabling detection of potentially unsafe content; (2) a rollback mechanism with a token buffer to correct unsafe outputs efficiently at an earlier stage without disrupting the user experience; and (3) a novel introspection-based intervention strategy, where the model generates self-reflective critiques of its previous outputs and incorporates these reflections into the context to guide subsequent decoding steps. The framework achieves a superior safety-quality trade-off by using its guard model for precise interventions, its rollback mechanism for timely corrections, and our novel introspection method for effective self-correction. Experimental results demonstrate that our framework achieves a superior balance of safety, quality, and efficiency, attaining a low harmful response rate and minimal disruption to the user experience while maintaining high response quality.