[论文解读] Developing Safe and Responsible Large Language Model : Can We Balance Bias Reduction and Language Understanding in Large Language Models?

Shaina Raza, Oluwanifemi Bamgbose+4 more|arXiv (Cornell University)|Apr 1, 2024

Topic Modeling被引用 4

一句话总结

该论文提出 SR$_{\text{LLM}}$，一种通过新型专家标注的安全风险分类法和基于指令的参数高效微调（PEFT）方法微调的安全导向大型语言模型。该模型在五个基准数据集和两个专有数据集上显著减少了不安全输出，同时保持了强大的语言理解能力，表明偏见减少与稳健语言生成可被有效平衡。

ABSTRACT

Large Language Models (LLMs) have advanced various Natural Language Processing (NLP) tasks, such as text generation and translation, among others. However, these models often generate texts that can perpetuate biases. Existing approaches to mitigate these biases usually compromise knowledge retention. This study explores whether LLMs can produce safe, unbiased outputs without sacrificing knowledge or comprehension. We introduce the Safe and Responsible Large Language Model ( extbf{SR}$_{ ext{LLM}}$), which has been instruction fine-tuned atop of a safe fine-tuned auto-regressive decoder-only LLM to reduce biases in generated texts. We developed a specialized dataset with examples of unsafe and corresponding safe variations to train extbf{SR}$_{ ext{LLM}}$ to identify and correct biased text. Experiments on our specialized dataset and out-of-distribution test sets reveal that extbf{SR}$_{ ext{LLM}}$ effectively reduces biases while preserving knowledge integrity. This performance surpasses that of traditional fine-tuning of smaller language models and base LLMs that merely reply on prompting techniques. Our findings demonstrate that instruction fine-tuning on custom datasets tailored for tasks such as debiasing is a highly effective strategy for minimizing bias in LLM while preserving their inherent knowledge and capabilities. The code and dataset are accessible at \href{https://github.com/shainarazavi/Safe-Responsible-LLM}{SR-LLM}

研究动机与目标

• 为应对大型语言模型（LLMs）因与人类价值观错位而产生的不安全、偏见或有毒输出日益增长的风险。
• 通过创建专门的、专家标注的安全数据集，弥合现有 LLM 安全研究中的空白，以支持面向安全的指令微调。
• 开发一种参数高效的指令微调 LLM，实现偏见减少与强大语言理解能力之间的平衡。
• 在多样化的基准和真实世界专有数据集上评估模型的安全性能。
• 通过开源数据、代码和透明的评估协议，推动负责任的 AI 发展。

提出的方法

• 开发了一个全面的安全风险分类法，系统性地将不安全的 LLM 输出分类为不同风险类型，包括毒性、偏见、负面情绪和有害内容。
• 构建了一个新的指令微调数据集，包含专家标注的不安全提示及其对应的良性、安全变体，以指导模型行为。
• 应用参数高效的微调（PEFT）技术，如 LoRA，以极小的参数更新量对基础 LLM 进行微调，确保效率和可扩展性。
• 将指令微调与不安全及安全示例对相结合，使模型能够学习纠正有害输出，同时保持语言流畅性。
• 采用多阶段评估流程，使用五个公开基准和两个专有数据集，衡量安全性的提升和语言理解能力。
• 使用红队测试和对抗性提示，检验模型在应对逃逸攻击和提示注入攻击时的鲁棒性。

实验结果

研究问题

• RQ1 面向安全的指令微调 LLM 是否能显著减少偏见、有毒或有害内容的生成，同时不降低语言理解能力？
• RQ2 与标准微调方法相比，自定义的、专家标注的从不安全到安全的提示对数据集在提升 LLM 安全性方面有多有效？
• RQ3 参数高效的微调（PEFT）在保持模型性能的同时，能在多大程度上实现安全、可扩展的 LLM 部署？
• RQ4 SR$_{\text{LLM}}$ 在对抗性条件（如提示注入或逃逸攻击）下的表现如何？
• RQ5 统一的安全风险分类法是否能指导系统识别和缓解多样化的 LLM 安全问题？

主要发现

• SR$_{\text{LLM}}$ 在所有五个基准数据集和两个专有数据集上均显著减少了不安全内容的生成，展示了持续的安全性提升。
• 该模型在应对有害或有偏见的提示时，显著提升了生成安全、良性响应的能力，尤其在性别和种族偏见、毒性及负面情绪等类别中表现突出。
• 通过 PEFT，该模型保持了强大的语言理解能力，表明安全微调不会固有地损害模型性能。
• 该模型在对抗性提示注入和逃逸攻击中表现出鲁棒性，表明其相比基线模型具有更强的抗性。
• 专家标注的从不安全到安全的提示对数据集在引导模型学习安全响应生成方面证明了有效性，验证了精心策划的安全数据的实用性。
• 开源数据集和代码使得研究可复现，并推动社区在负责任 AI 发展方面的持续进步。