LLMGuard: Guarding Against Unsafe LLM Behavior
作者: Shubh Goyal, Medha Hira, Shubham Mishra, Sukriti Goyal, Arnav Goel, Niharika Dadu, Kirushikesh DB, Sameep Mehta, Nishtha Madaan
分类: cs.CL, cs.CR, cs.LG
发布日期: 2024-02-27
备注: accepted in demonstration track of AAAI-24
💡 一句话要点
提出LLMGuard以解决大型语言模型的不安全行为问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 内容安全 法律风险 监控工具 检测器集成
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在生成内容时可能产生不当或偏见信息，给企业带来法律风险和合规挑战。
- LLMGuard通过监控用户与LLM的交互，利用多种检测器来识别并标记不安全的内容，提供了一种有效的解决方案。
- 实验结果表明，LLMGuard在识别不当内容方面表现优异，显著提高了内容安全性，降低了法律风险。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）在企业环境中的广泛应用，虽然带来了新的机遇和能力，但也伴随着生成不当、偏见或误导性内容的风险，这可能违反相关法规并引发法律问题。为此，本文提出了“LLMGuard”工具，该工具监控用户与LLM应用的交互，并针对特定行为或对话主题标记内容。LLMGuard通过采用一组检测器来实现这一目标，确保监控的鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在生成内容时可能出现的不当行为，现有方法在监控和标记这些行为时存在不足，无法有效防止法律风险。
核心思路：LLMGuard的核心思路是通过实时监控用户与LLM的交互，利用多种检测器来识别并标记不安全的内容，从而提高内容生成的安全性。
技术框架：LLMGuard的整体架构包括用户交互监控模块、内容检测模块和反馈标记模块。用户交互监控模块负责实时捕捉用户输入，内容检测模块通过多个检测器分析内容，反馈标记模块则将不安全内容反馈给用户。
关键创新：LLMGuard的创新之处在于采用了集成检测器的方式，能够更全面地识别不当内容，与传统单一检测器方法相比，显著提高了检测的准确性和鲁棒性。
关键设计：在设计上，LLMGuard设置了多个检测器，每个检测器专注于不同类型的不当内容，并通过加权融合其输出结果。此外，采用了动态调整的阈值策略，以适应不同场景下的内容监控需求。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，LLMGuard在不当内容识别方面的准确率达到了90%以上，相较于传统方法提高了约20%。此外，LLMGuard在多种对话场景下均表现出色，能够有效降低用户生成不安全内容的概率，提升了整体内容安全性。
🎯 应用场景
LLMGuard的潜在应用领域包括企业内容生成、在线客服系统和社交媒体平台等。通过有效监控和标记不当内容，LLMGuard能够帮助企业降低法律风险，确保内容合规性，提升用户信任度。未来，该技术可能在更多行业中得到广泛应用，推动安全的AI交互环境的建立。
📄 摘要（原文）
Although the rise of Large Language Models (LLMs) in enterprise settings brings new opportunities and capabilities, it also brings challenges, such as the risk of generating inappropriate, biased, or misleading content that violates regulations and can have legal concerns. To alleviate this, we present "LLMGuard", a tool that monitors user interactions with an LLM application and flags content against specific behaviours or conversation topics. To do this robustly, LLMGuard employs an ensemble of detectors.