Detoxifying Large Language Models via Knowledge Editing

本文是LLM系列文章，针对《Detoxifying Large Language Models via Knowledge Editing》的翻译。

摘要

本文研究了使用知识编辑技术对大型语言模型（LLM）进行解毒。我们构建了一个基准，即SafeEdit，它涵盖了九个不安全的类别，并提供了各种强大的攻击提示，并为系统评估提供了全面的指标。我们对几种知识编辑方法进行了实验，表明知识编辑有可能有效地解毒LLM，但对总体性能的影响有限。然后，我们提出了一个简单而有效的基线，称为术中神经监测排毒（DINM），仅通过一个实例在几个调整步骤内降低LLM的毒性。我们进一步深入分析了各种解毒方法的内在机制，表明以前的方法，如SFT和DPO，可能只是抑制毒性参数的激活，而DINM在一定程度上减轻了毒性参数的毒性，并进行了永久性调整。我们希望这些见解能为未来开发解毒方法和LLM的潜在知识机制的工作提供线索。

1 引言

2 基准构建

3 提出的基线：DINM

4 实验

5 相关工作

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