SafeDecoding:项目的核心功能/场景
防御LLM模型 jailbreak 攻击的安全感知解码策略
项目介绍
SafeDecoding 是一种针对大型语言模型(LLM)的安全感知解码策略,旨在通过生成对用户查询的有帮助且无害的响应,有效防御 jailbreak 攻击。随着 LLM 在代码生成、聊天机器人辅助等现实世界应用中的深入集成,确保其行为符合人类价值观,特别是安全性,变得至关重要。SafeDecoding 的核心思想在于,尽管代表有害内容的标记的概率可能超过代表无害响应的概率,但在按概率降序排列的标记中,安全免责声明仍然出现在顶部标记中。利用这一观察结果,项目通过识别安全免责声明并放大其标记概率,同时降低与 jailbreak 攻击目标对齐的标记序列的概率,从而减轻 jailbreak 攻击。
项目技术分析
SafeDecoding 采用了先进的安全感知解码策略,其技术核心是利用概率排序的标记序列来识别和强化安全免责声明。项目支持多种大型语言模型,如 vicuna、llama2、guanaco、falcon 和 dolphin,并提供了与这些模型配合使用的攻击数据集和基准数据集。技术实现方面,项目使用 Python 语言,依赖于多种开源库,如 PEFT、llm-attacks、BPE-Dropout 和 lmppl,以实现模型的微调和评估。
项目的技术亮点包括:
- 模型微调:通过微调专家模型,增强对有害内容的识别和过滤能力。
- 多种防御策略:除了 SafeDecoding,还支持其他六种基准防御策略,如 PPL、Self-Examination、Paraphrase、Retokenization、Self-Reminder 和 ICD。
- 自定义数据集支持:用户可以自定义攻击数据集,以适应特定的应用场景。
项目及技术应用场景
SafeDecoding 的应用场景广泛,特别适用于以下领域:
- 聊天机器人:在聊天机器人中应用 SafeDecoding,可以防止用户通过精心设计的输入诱使模型生成有害或不当的响应。
- 代码生成:在代码生成工具中应用该项目,可以避免生成含有安全风险的代码。
- 信息检索:在信息检索系统中,SafeDecoding 可以帮助过滤掉包含有害信息的搜索结果。
项目特点
- 高度通用性:SafeDecoding 支持多种大型语言模型,且可以轻松集成到现有的 LLM 应用中。
- 灵活性:用户可以根据需要自定义攻击数据集,使得项目能够适应多种安全场景。
- 易于评估:项目提供了方便的评估工具,用户可以通过简单的命令行操作评估不同防御策略的效果。
- 开源自由:遵循 MIT 开源协议,用户可以自由使用、修改和分发该项目。
SafeDecoding 的推出,为大型语言模型的安全性提供了有力的技术支持,有望在多个领域推动安全感知解码策略的应用和发展。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考