RIGORLLM: RESILIENT GUARDRAILS FOR LARGE LANGUAGE MODELS AGAINST UNDESIRED CONTENT

1. 研究背景

随着大型语言模型（LLMs）在各种任务和领域的显著能力展现，它们在生成有害内容方面的潜力，特别是在恶意输入下，引起了重大关注。现有的缓解策略虽然有效，但在对抗性攻击下并不具备弹性。本文介绍了一种名为RigorLLM的新框架，旨在为LLMs提供有效的有害输入和输出的内容审查。

2. 过去方案和缺点

以往的解决方案，如指令微调和基于人类反馈的强化学习（RLHF），虽然在减少计算成本和人工努力方面取得了一定成效，但仍然面临着对预定义有害内容的处理限制，以及对新出现或不断演变的威胁的有效性不足等问题。此外，这些方法还容易受到输入模式的长尾分布、各种定制化和操纵技术的影响，并且在对抗性攻击面前表现出脆弱性。

3. 本文方案和步骤

RigorLLM框架包括以下几个关键步骤：

• 能量基数据生成：通过Langevin动力学生成训练数据，将有害类别视为不同的约束条件。

• 弹性优化：通过最小最大优化为输入查询优化一个安全的后缀，以防御潜在的越狱攻击。

• 融合基模型：结合K-最近邻（KNN）算法与LLMs，以检测原始和转换的提示，提供全面可靠的有害内容检测机制。

• 提示增强：使用LLMs生成文本级别的转换，如改写或总结，并通过融合基守卫模型进行处理。

• 聚合：将KNN和LLM的预测结果进行聚合，得出最终预测。

4. 本文创新点与贡献

RigorLLM的主要创新点和贡献包括：

• 提出了一种基于Langevin动力学的新约束优化框架，用于数据生成，独特地限制了生成数据与原始数据在不同有害内容类别之间的分布距离。

• 引入了一种简单而有效的方法，通过优化输入查询的安全后缀来增强LLM守卫的弹性。

• 分析了KNN模型的鲁棒性属性，并将其整合到LLMs中，形成了一个融合基守卫。

• 通过广泛的实验评估，展示了RigorLLM的有效性，与最先进的基线相比，RigorLLM在有害内容检测方面表现更高，并且在对抗性攻击下显示出显著更高的弹性。

5. 本文实验

实验部分对RigorLLM进行了广泛的基准测试，与现有的解决方案（如OpenAI内容审查API、Perspective API、NeMo Guardrails和LlamaGuard）进行了比较。实验结果表明，RigorLLM不仅在各种数据集上的有害内容检测方面超越了这些基线，而且在对抗性攻击下显示出更高的弹性。例如，在ToxicChat数据集上，与最佳基线模型相比，RigorLLM的F1分数提高了23%，在越狱攻击下保持了100%的有害内容检测率。

6. 实验结论

实验结果证实了RigorLLM在有害内容检测方面的优越性能，并且在对抗性攻击下具有更高的弹性。这些结果强调了RigorLLM在内容审查框架方面的新标准，特别是在面对不断演变的数字威胁时。

7. 全文结论

本文提出的RigorLLM框架是第一个弹性LLM守卫框架，将激发新的解决方案，以实现对LLMs进行输入/输出内容审查的更弹性守卫。RigorLLM的创新使用约束优化和融合基守卫方法代表了在开发更安全、可靠的LLMs方面的重要一步。

阅读总结

RigorLLM是一个针对大型语言模型的创新内容审查框架，它通过一系列新颖的方法和技术，显著提高了对有害内容的检测能力和对抗性攻击的弹性。该框架不仅在标准数据集上表现出色，而且在面对恶意攻击时仍能保持高检测率，显示出其在内容审查领域的潜力和重要性。