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内容提要
现有的AI安全保障方法常常在推理效率与开发灵活性之间妥协。我们提出了分离安全适配器(DSA),通过解耦安全计算与任务优化模型,显著提升幻觉检测和仇恨言论分类的性能,同时允许动态调整对齐强度,从而增强AI的安全性与灵活性。
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关键要点
- 现有的AI安全保障方法常常在推理效率与开发灵活性之间妥协。
- 提出了分离安全适配器(DSA),通过解耦安全计算与任务优化模型来解决这些挑战。
- DSA利用轻量级适配器,最大限度地减少推理成本,同时提供多样化和灵活的安全功能。
- 基于DSA的安全保障显著优于同类独立模型,幻觉检测和仇恨言论分类性能显著提升。
- DSA允许在推理时动态调整对齐强度,实现指令遵循性能与模型安全之间的细粒度权衡。
- 结合DSA安全保障与DSA安全对齐,可以实现上下文依赖的对齐强度,显著提高安全性。
- DSA为实现更模块化、高效和适应性强的AI安全与对齐提供了有希望的路径。
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