RigorLLM: Resilient Guardrails for Large Language Models against Undesired Content

📄 arXiv: 2403.13031v2 📥 PDF

作者: Zhuowen Yuan, Zidi Xiong, Yi Zeng, Ning Yu, Ruoxi Jia, Dawn Song, Bo Li

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-03-19 (更新: 2024-07-23)

💡 一句话要点

提出RigorLLM以解决大语言模型内容安全问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 内容调节 对抗性攻击 数据增强 优化技术 安全性 鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在处理有害内容时存在偏见和生成不安全输出的风险，现有缓解策略在对抗性攻击下效果不佳。
  2. RigorLLM框架通过多种方法，包括数据增强和优化输入安全后缀，提供了一种有效的内容调节方案。
  3. 实验结果显示，RigorLLM在有害内容检测上超越了OpenAI API和Perspective API，并在抵御攻击方面表现出色。

📝 摘要（中文）

近年来，大语言模型（LLMs）在多个领域展现出卓越的能力，但其偏见和生成有害内容的潜力，尤其是在恶意输入下，带来了重大挑战。现有的缓解策略在对抗性攻击下并不具备韧性。本文提出了一种新框架RigorLLM，旨在高效且有效地调节LLMs的有害和不安全输入与输出。通过多方面的方法，包括利用Langevin动力学进行基于能量的训练数据增强、通过极小极大优化优化输入的安全后缀，以及结合强健KNN与LLMs的融合模型，RigorLLM为有害内容的调节提供了强有力的解决方案。实验结果表明，RigorLLM在检测有害内容方面超越了现有基线，如OpenAI API和Perspective API，并在抵御越狱攻击方面表现出无与伦比的韧性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在恶意输入下生成有害内容的问题。现有方法在对抗性攻击下缺乏韧性，无法有效调节不安全的输入和输出。

核心思路：RigorLLM采用多层次的方法，通过数据增强和优化技术，增强模型对有害内容的抵御能力，确保其在面对恶意输入时依然能够保持安全性。

技术框架：RigorLLM的整体架构包括数据增强模块、输入优化模块和融合模型模块。数据增强模块利用Langevin动力学生成更安全的训练数据，输入优化模块通过极小极大优化技术生成安全后缀，而融合模型则结合强健KNN与LLMs的优势。

关键创新：RigorLLM的主要创新在于其融合了约束优化与多模型融合的方法，显著提升了内容调节的安全性和可靠性。这一设计与现有方法的本质区别在于其对抗性攻击的韧性。

关键设计：在关键设计方面，RigorLLM采用了特定的损失函数来平衡安全性与模型性能，同时在网络结构上结合了KNN与LLMs，以增强模型的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RigorLLM在有害内容检测方面的准确率超过了OpenAI API和Perspective API，且在抵御越狱攻击时表现出极高的韧性，显示出其在内容调节领域的显著优势。

🎯 应用场景

RigorLLM的研究成果可广泛应用于社交媒体、在线评论和内容生成等领域，帮助平台有效过滤有害内容，提升用户体验和安全性。未来，该框架有望为更多应用场景提供安全保障，推动大语言模型的健康发展。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have showcased remarkable capabilities across various tasks in different domains. However, the emergence of biases and the potential for generating harmful content in LLMs, particularly under malicious inputs, pose significant challenges. Current mitigation strategies, while effective, are not resilient under adversarial attacks. This paper introduces Resilient Guardrails for Large Language Models (RigorLLM), a novel framework designed to efficiently and effectively moderate harmful and unsafe inputs and outputs for LLMs. By employing a multi-faceted approach that includes energy-based training data augmentation through Langevin dynamics, optimizing a safe suffix for inputs via minimax optimization, and integrating a fusion-based model combining robust KNN with LLMs based on our data augmentation, RigorLLM offers a robust solution to harmful content moderation. Our experimental evaluations demonstrate that RigorLLM not only outperforms existing baselines like OpenAI API and Perspective API in detecting harmful content but also exhibits unparalleled resilience to jailbreaking attacks. The innovative use of constrained optimization and a fusion-based guardrail approach represents a significant step forward in developing more secure and reliable LLMs, setting a new standard for content moderation frameworks in the face of evolving digital threats.