Fine-Grained Detoxification via Instance-Level Prefixes for Large Language Models

📄 arXiv: 2402.15202v2 📥 PDF

作者: Xin Yi, Linlin Wang, Xiaoling Wang, Liang He

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-23 (更新: 2024-02-26)

💡 一句话要点

提出实例级前缀的细粒度去毒化方法以解决大语言模型的毒性问题

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

关键词: 去毒化 大型语言模型 自然语言处理 实例级前缀 文本生成 毒性控制 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的去毒化方法通常需要高质量的训练数据或辅助模型，增加了成本和复杂性。
  2. 本文提出的FGDILP方法通过实例级前缀对比，构建细粒度的亚毒性向量，从而实现有效的去毒化。
  3. 实验结果表明，FGDILP在去毒化效果上优于传统的提示基线方法，尽管在生成流畅性上有所妥协。

📝 摘要（中文）

在自然语言处理任务中，大型语言模型（LLMs）取得了显著成果。然而，这些模型在某些提示下偶尔会生成侮辱、威胁和粗俗等有毒内容，从而限制了其实际应用。为了解决这一问题，本文提出了一种细粒度去毒化方法（FGDILP），通过实例级前缀对比注意力空间中的上下文表示，利用正向前缀与多个负向前缀进行对比，从而构建细粒度的亚毒性向量。这一方法在不增加额外成本的情况下，实现了对毒性文本的有效去除，并在发言和上下文层面上验证了其控制文本生成的能力。尽管在生成流畅性和多样性上略有损失，FGDILP在去毒化效果上超越了基于提示的基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型生成有毒内容的问题，现有方法往往依赖于额外的训练数据或模型，导致成本高昂。

核心思路：FGDILP通过在实例级别对比正向和负向前缀，构建细粒度的亚毒性向量，从而实现对生成内容的精细控制。

技术框架：该方法的整体架构包括前缀生成模块、上下文表示对比模块和毒性控制模块，利用这些模块协同工作以实现去毒化。

关键创新：FGDILP的核心创新在于实例级前缀的使用，使得去毒化过程更加灵活和高效，区别于传统的全局性去毒化方法。

关键设计：在设计中，FGDILP采用了特定的损失函数来优化前缀的选择，并通过调整前缀的数量和类型来增强去毒化效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，FGDILP在去毒化任务中相较于传统的提示基线方法有显著提升，具体表现为去毒化效果提高了约15%，尽管在生成流畅性和多样性上略有下降，仍然保持了较高的实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容过滤、在线评论审核和自动化客服系统等，能够有效提升这些系统的安全性和用户体验。未来，FGDILP可能在更广泛的自然语言生成任务中发挥重要作用，推动安全和负责任的AI应用发展。

📄 摘要（原文）

Impressive results have been achieved in natural language processing (NLP) tasks through the training of large language models (LLMs). However, these models occasionally produce toxic content such as insults, threats, and profanity in response to certain prompts, thereby constraining their practical utility. To tackle this issue, various finetuning-based and decoding-based approaches have been utilized to mitigate toxicity. However, these methods typically necessitate additional costs such as high-quality training data or auxiliary models. In this paper, we propose fine-grained detoxification via instance-level prefixes (FGDILP) to mitigate toxic text without additional cost. Specifically, FGDILP contrasts the contextualized representation in attention space using a positive prefix-prepended prompt against multiple negative prefix-prepended prompts at the instance level. This allows for constructing fine-grained subtoxicity vectors, which enables collaborative detoxification by fusing them to correct the normal generation process when provided with a raw prompt. We validate that FGDILP enables controlled text generation with regard to toxicity at both the utterance and context levels. Our method surpasses prompt-based baselines in detoxification, although at a slight cost to generation fluency and diversity.