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随机猴子在玩耍：随机增强轻松突破大型语言模型的安全对齐
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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
研究表明，微调大型语言模型（LLMs）可能引入新的安全风险。尽管现有安全措施能限制有害行为，但微调时风险增加，即使使用良性数据集也可能降低安全性。因此，需要加强微调的安全协议并进行进一步研究。
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关键要点
- 微调大型语言模型（LLMs）可能引入新的安全风险。
- 现有的安全对齐基础设施在推理时能限制有害行为，但在微调时风险增加。
- 微调时，即使使用良性数据集也可能无意中降低安全性。
- 研究发现，少量恶意训练样例可危及LLMs的安全对齐性。
- 当前的安全基础设施无法有效解决微调带来的新风险。
- 需要加强微调的安全协议并进行进一步研究。
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