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研究背景:
随着大型语言模型(LLMs)在自然语言处理和人工智能领域的显著进步,它们在文本生成、翻译和问答任务中的应用变得日益广泛。特别是基于Transformer模型的GPT-3.5和LLaMA-2等模型,极大地推动了这些技术的发展。然而,LLMs在实际应用中面临着伦理困境、易受网络钓鱼攻击和隐私泄露等挑战。这些挑战包括模型在被迫回应不适当内容时的道德困境,以及用户隐私和数据保护的问题。
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过去方案和缺点:
以往的研究主要集中在提高LLMs的性能上,而对于模型的安全性和伦理问题关注不足。尽管有一些尝试通过强化学习与人类反馈(RLHF)等技术来增强模型的安全性,但这些方法往往无法有效防止模型被恶意操纵,或者在提高安全性的同时牺牲了模型的核心功能。 -
本文方案和步骤:
本文提出了一种多管齐下的方法来应对上述挑战,包括:- 从用户输入中过滤敏感词汇,以防止不道德的回答;
- 检测角色扮演,以停止可能导致“越狱”场景的互动;
- 实施自定义规则引擎,限制生成禁止内容;
- 将这些方法扩展到LLMs的各种衍生模型,如多模型大型语言模型(MLLMs)。
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本文实验和性能:
研究者们在多种攻击提示下验证了他们的方法,并展示了在不损害模型核心功能的情况下,实现了最先进的性能。实验使用了包括Vicuna、StripedHyena和Mixt