Adversarial Fine-Tuning of Language Models: An Iterative Optimisation Approach for the Generation an

1. 研究背景

本文研究的背景是大型语言模型（LLMs）在生成文本时可能产生不期望的有害内容。尽管LLMs在多种应用中展现出巨大潜力，但它们在不受控的情况下可能会生成具有伦理和安全问题的文本。例如，OpenAI的GPT-4等模型可能被“越狱”，即用户通过精心设计的提示（prompts）欺骗模型生成不当回答。现有的控制LLM输出的策略，如基于规则的后处理、人类反馈的强化学习以及外部分类器的使用，虽然有成效，但往往难以处理问题的微妙性和复杂性。

2. 过去方案和缺点

以往的方法包括使用正则表达式过滤、领域适应性预训练（DAPT）、Plug and Play Language Models (PPLMs)、Generative Discriminator-guided Sequence Generation (GeDi)等。这些方法要么计算成本高，要么需要额外的领域数据，或者在模型训练前需要进行复杂的过滤。此外，这些方法可能无法适应潜在有害内容的复杂性和上下文依赖性。

3. 本文方案和步骤

本文提出了一种新颖的双阶段优化技术，使用对抗性微调来生成和检测问题内容。该方法包括两个模型：一个对抗性模型，用于生成可能有害的提示；一个法官模型，用于迭代优化以识别这些提示。这两个模型在提示阶段相互竞争，生成丰富的示例数据集，然后用于微调。这个过程允许模型持续改进和性能提升。

4. 本文创新点与贡献

• 提出了一种新的双阶段优化方法，用于解决LLMs中有害内容生成的问题。

• 展示了这种方法不仅高效，而且几乎是自给自足的；它需要最少的人类输入和小型策划数据集。

• 通过实验验证了该框架在相对简单的LLMs上的有效性，这些模型在使用该方法后，能够超越高度能力的LLMs（如GPT-4）在问题提示检测方面的表现。

5. 本文实验

实验通过在包含GPT-4未检测到的问题提示的数据集上评估分类准确性，以及在一些有争议但无害的提示上进行选择。实验结果表明，法官模型在经过优化过程后，在这一具有挑战性的数据集上的分类准确性显著提高。此外，实验还表明，一个简单的模型（ada）在经过几轮优化过程后，可以在保留测试集上达到比GPT-4高出13%的准确性，并且这种微调提高了在并行任务（如有毒评论识别）中的性能。

6. 实验结论

实验结果表明，对抗性训练可以显著提高模型在检测和缓解有害内容方面的性能。通过将人类对齐整合到对抗性训练方法中，可以显著增强模型区分问题和无害提示的能力。此外，法官模型在训练过程中获得的理解可能具有迁移性，可以应用于其他并行领域。

7. 全文结论

本文展示了一种通过对抗性训练增强LLMs安全性的新方法。尽管存在一些挑战，但该方法在减少有害内容生成和提高模型区分问题和无害内容方面表现出显著的潜力。这些发现为负责任的AI发展提供了基础，不仅为内容缓解铺平了道路，也为LLMs的更广泛任务提供了更广泛的应用前景。这种方法不仅为更可靠、更安全的AI系统铺平了道路，而且展示了将人类价值观整合到AI系统设计中的潜力。

阅读总结

本文提出了一种创新的对抗性训练方法，用于提高LLMs在生成文本时的安全性。通过对抗性模型和法官模型的迭代优化，该方法能够有效地提高模型在检测有害内容方面的能力。实验结果表明，这种方法在提高模型性能方面具有显著效果，并且能够将学到的知识迁移到其他领域。尽管存在一些局限性，如模型选择、提示多样性和文化差异等，但这项工作为AI系统的安全性和可靠性提供了有价值的研究方向。