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与偏好优化的对齐是确保大型语言模型安全的唯一需要
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
研究表明，微调大型语言模型（LLMs）可能引入新的安全风险，现有的安全对齐措施无法有效应对。即使使用良性数据集进行微调，也可能降低模型的安全性。提出了“纯微调，安全测试”（PTST）原则，以保持安全对齐，并建议未来研究应关注增强微调过程中的安全性。
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关键要点
- 微调大型语言模型（LLMs）可能引入新的安全风险，现有的安全对齐措施无法有效应对。
- 即使使用良性数据集进行微调，也可能无意中降低模型的安全对齐性。
- 提出了“纯微调，安全测试”（PTST）原则，以保持安全对齐，建议在测试时使用安全提示。
- 微调和推理过程中使用的提示模板对于保持安全对齐至关重要。
- 研究表明，后安全对齐（PSA）方法能够提升安全性，并在保持实用性的同时无缝集成到目标LLM中。
- 安全景观研究发现了“安全盆地”现象，并提出了VISAGE安全度量标准，用于衡量LLMs微调的安全性。
- 当前大型语言模型（LLM）存在的安全对齐问题容易受到攻击，称为浅安全对齐问题，需深入研究以减轻漏洞。
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延伸问答
微调大型语言模型可能带来哪些安全风险？
微调大型语言模型可能引入新的安全风险，现有的安全对齐措施无法有效应对，即使使用良性数据集也可能降低模型的安全性。
什么是“纯微调，安全测试”（PTST）原则？
“纯微调，安全测试”（PTST）原则是指在微调模型时不使用安全提示，但在测试时使用，以保持安全对齐。
后安全对齐（PSA）方法的作用是什么？
后安全对齐（PSA）方法旨在提升大型语言模型的安全性，减轻过度安全性，并在保持实用性的同时无缝集成到目标模型中。
安全盆地现象是什么？
安全盆地现象是指在大型语言模型的参数空间中观察到的一种普遍现象，影响模型的安全性。
如何评估大型语言模型的安全性？
可以通过VISAGE安全度量标准来评估大型语言模型的安全性，该标准通过探测安全景观来衡量微调的安全性。
当前大型语言模型的安全对齐问题有哪些？
当前大型语言模型的安全对齐问题容易受到攻击，称为浅安全对齐问题，需深入研究以减轻漏洞。
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