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Do We Really Need Curated Malicious Data for Safety Alignment in Multi-modal Large Language Models?

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究探讨多模态大语言模型（MLLMs）的安全对齐问题，指出现有模型在多模态输入下存在缺口。实验表明，数据分布偏见是主要原因。提出通过微调模型和使用拒绝句替换响应的方法，显著提高安全性，而无需收集恶意数据。

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标签

models 多模态大语言模型 安全对齐 微调模型 拒绝句替换 数据分布偏见
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