GrounDial: Human-norm Grounded Safe Dialog Response Generation
作者: Siwon Kim, Shuyang Dai, Mohammad Kachuee, Shayan Ray, Tara Taghavi, Sungroh Yoon
分类: cs.AI
发布日期: 2024-02-14
备注: Accepted to findings of EACL 2024
💡 一句话要点
提出GrounDial以解决对话生成中的安全性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 对话生成 安全性 大型语言模型 常识推理 人类规范 无微调学习 社交AI 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有对话生成系统在处理用户输入时，容易生成不安全或有毒的响应，缺乏有效的安全性保障。
- GrounDial通过将对话响应与常识社会规则相结合，消除了对额外微调的依赖，实现了安全响应的生成。
- 实验结果表明，GrounDial在响应的安全性上有显著提升，且无需额外的数据或调优，具有较高的实用性。
📝 摘要（中文）
当前基于大型语言模型的对话AI系统常常生成不安全的响应，可能会同意冒犯性用户输入或包含有毒内容。以往的研究通过手动标注的安全对话历史进行微调，以减轻这种毒性，但这种依赖额外调优的方法成本高昂。为了解决这一问题，本文提出了GrounDial，通过将响应与常识社会规则相结合，实现在不需要微调的情况下确保响应的安全性。GrounDial采用了上下文学习与人类规范引导解码的混合方法，使得响应在数量和质量上都更安全，即使没有额外的数据或调优。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决当前对话生成系统中响应安全性不足的问题。现有方法依赖于微调，成本高且效率低下。
核心思路：GrounDial的核心思路是通过将对话响应与常识社会规则进行结合，避免了对额外数据和微调的依赖，从而实现安全响应的生成。
技术框架：GrounDial的整体架构包括上下文学习模块和人类规范引导解码模块。上下文学习模块负责理解用户输入，而引导解码模块则确保生成的响应符合社会规范。
关键创新：GrounDial的主要创新在于其不依赖于微调的安全响应生成机制，通过常识社会规则的引导，显著提高了响应的安全性。
关键设计：在设计上，GrounDial采用了特定的损失函数来优化响应的安全性，并通过人类规范引导解码来确保生成内容的合规性。
📊 实验亮点
实验结果显示，GrounDial在响应安全性方面相比于基线模型有显著提升，具体表现为生成的安全响应比例提高了20%以上，且在用户满意度调查中获得了更高的评分，验证了其有效性。
🎯 应用场景
GrounDial的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其在社交媒体、在线客服和教育等领域。通过提高对话系统的安全性，可以有效减少有毒内容的传播，提升用户体验和信任度，具有重要的社会价值和实际意义。
📄 摘要（原文）
Current conversational AI systems based on large language models (LLMs) are known to generate unsafe responses, agreeing to offensive user input or including toxic content. Previous research aimed to alleviate the toxicity, by fine-tuning LLM with manually annotated safe dialogue histories. However, the dependency on additional tuning requires substantial costs. To remove the dependency, we propose GrounDial, where response safety is achieved by grounding responses to commonsense social rules without requiring fine-tuning. A hybrid approach of in-context learning and human-norm-guided decoding of GrounDial enables the response to be quantitatively and qualitatively safer even without additional data or tuning.