BriefGPT - AI 论文速递
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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400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现，微调大型语言模型存在安全风险，恶意设计的训练样例可能危及模型的安全对齐性，常用数据集的微调也可能降低安全性。当前的安全基础设施无法解决这些问题，需要进一步研究以加强自定义微调的安全协议。
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关键要点
- 微调大型语言模型（LLMs）以优化下游应用需要在预训练模型上进行微调。
- 现有的安全对齐基础设施在推理时能限制LLMs的有害行为，但在微调时无法覆盖安全风险。
- 红队研究发现，少量恶意设计的训练样例可能危及LLMs的安全对齐性。
- 即使使用良性且常用的数据集进行微调，也可能无意中降低安全对齐性。
- 细调对齐的LLMs引入了新的安全风险，当前的安全基础设施无法有效解决这些问题。
- 需要进一步研究以加强对齐的LLMs的自定义微调的安全协议。
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