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在大型语言模型中寻找安全神经元
内容提要
本文探讨了大型语言模型（LLM）的安全性与对齐问题，提出通过多任务学习和安全模块提升模型对有害查询的检测与响应能力。研究表明，现有LLMs存在浅安全对齐问题，易受攻击，且即使经过安全对齐，仍可能对社会造成风险。强调了对LLMs安全性的深入研究和有效缓解策略的重要性。
关键要点
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利用较小的大语言模型实现有害查询检测和安全响应，效果在公开的大语言模型上表现相当或超过有害查询检测和安全响应的性能。
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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，影响了现有的安全对齐 LLMs。
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通过在两阶段训练过程中添加安全模块，提高了现有视觉语言模型的视觉安全对齐，有效提高了模型对危险图像的防御。
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提出了一种新的安全度量标准，VISAGE 安全度量标准，用于衡量 LLMs 微调的安全性，并通过可视化的安全景观了解 LLMs 如何降低其安全性。
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即使经过彻底的安全对齐，LLMs 在公开发布后仍可能对社会造成潜在风险，强调了对大型语言模型更强健的安全策略的迫切需求。
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首次对医学 LLMs 进行了安全评估，展示了微调作为有效的缓解策略，以减少医学 LLMs 在医学领域中的潜在风险。
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提出了一种名为后门激活攻击的新型攻击框架，使得模型在推理时可以被激活并朝着攻击者所期望的行为方向进行操纵。
延伸问答
大型语言模型的安全对齐问题是什么？
大型语言模型的安全对齐问题是指这些模型容易受到攻击，称为浅安全对齐问题，影响了其安全性和可靠性。
如何提高大型语言模型的安全性？
可以通过在训练过程中添加安全模块和采用多任务学习来提高大型语言模型的安全性，从而增强其对有害查询的检测和响应能力。
VISAGE安全度量标准的作用是什么？
VISAGE安全度量标准用于衡量大型语言模型微调的安全性，并通过可视化安全景观帮助理解模型如何降低其安全性。
后门激活攻击是什么？
后门激活攻击是一种新型攻击框架，通过注入木马激活向量，使模型在推理时被激活并朝着攻击者期望的方向操纵。
医学大型语言模型的安全评估结果如何？
首次对医学大型语言模型进行的安全评估显示，微调可以作为有效的缓解策略，减少其在医学领域中的潜在风险。
大型语言模型在安全性方面存在哪些潜在风险？
即使经过安全对齐，大型语言模型在公开发布后仍可能对社会造成潜在风险，包括对敌对性攻击的敏感性。
