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精调后保持 LLMs 一致性：提示模板的关键作用
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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，对大型语言模型进行微调可能会危及其安全性，即使使用良性数据集进行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风险，需要进一步研究以加强对齐的语言模型的安全协议。
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关键要点
- 对大型语言模型进行微调可能会危及其安全性。
- 现有的安全对齐基础设施无法覆盖微调带来的安全风险。
- 红队研究发现，少量恶意训练样例即可危及模型的安全对齐性。
- 即使使用良性数据集进行微调，也可能无意中降低安全对齐性。
- 细调对齐的语言模型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风险。
- 需要进一步研究以加强对齐的语言模型的安全协议。
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