A Framework for Real-time Safeguarding the Text Generation of Large Language Model

📄 arXiv: 2404.19048v3 📥 PDF

作者: Ximing Dong, Dayi Lin, Shaowei Wang, Ahmed E. Hassan

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-04-29 (更新: 2025-05-20)

💡 一句话要点

提出LLMSafeGuard以实时保障大型语言模型的文本生成安全性

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

关键词: 大型语言模型 文本生成 安全保障 去毒化 实时框架 相似性验证 上下文选择策略

📋 核心要点

  1. 现有方法在控制大型语言模型生成有害内容时存在局限，导致质量下降和计算开销增加。
  2. 本文提出LLMSafeGuard框架，通过集成外部验证器和相似性验证方法，实现实时文本生成安全保障。
  3. 实验结果显示，LLMSafeGuard在去毒化方面减少了至少38.6%的有害输出，并将推理时间缩短至少24.2%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著进展，但由于其生成有害内容的倾向，带来了伦理和社会风险。现有方法存在局限性，包括需要训练特定的控制模型和在文本生成过程中进行主动干预，这导致了质量下降和计算开销增加。为了解决这些问题，本文提出了LLMSafeGuard，一个轻量级的实时框架，将外部验证器集成到解码过程中，拒绝不安全的输出，同时允许有效的输出。我们引入了一种基于相似性的验证方法，简化了约束的引入，消除了控制模型训练的需求。此外，LLMSafeGuard采用了上下文时间选择策略，仅在必要时干预LLMs。实验结果表明，LLMSafeGuard在去毒化和版权保护方面优于现有的最先进基线，去毒化时减少了至少38.6%的有害输出，同时保持了语言质量。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在文本生成过程中可能产生的有害内容问题。现有方法需要训练特定的控制模型，且在生成过程中进行干预，导致质量下降和计算资源浪费。

核心思路：LLMSafeGuard通过引入外部验证器和基于相似性的验证方法，简化了约束引入过程，避免了控制模型的训练需求，从而实现实时的文本生成安全保障。

技术框架：该框架主要包括外部验证器、相似性验证模块和上下文时间选择策略。外部验证器在解码过程中实时评估生成的文本，确保输出的安全性。

关键创新：LLMSafeGuard的核心创新在于其轻量级设计和上下文时间选择策略，使得干预仅在必要时进行，从而减少了计算开销并提高了生成质量。

关键设计：在设计中，采用了相似性度量来判断生成文本的安全性，避免了复杂的控制模型训练。此外，上下文时间选择策略通过分析上下文信息，优化了干预时机，提升了整体效率。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLMSafeGuard在去毒化任务中减少了至少38.6%的有害输出，同时保持了语言质量。此外，其上下文时间选择策略使推理时间缩短了至少24.2%，在不影响效果的前提下显著提高了效率，优于现有的最先进基线。

🎯 应用场景

LLMSafeGuard的研究成果具有广泛的应用潜力，特别是在需要确保文本生成安全性的领域，如社交媒体内容审核、自动化客服系统和教育应用等。通过实时监控和干预，该框架能够有效降低有害内容的生成风险，提升用户体验和安全性。未来，该技术可能会在更多的自然语言处理应用中得到推广和应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have significantly advanced natural language processing (NLP) tasks but also pose ethical and societal risks due to their propensity to generate harmful content. Existing methods have limitations, including the need for training specific control models and proactive intervention during text generation, that lead to quality degradation and increased computational overhead. To mitigate those limitations, we propose LLMSafeGuard, a lightweight real-time framework that integrates an external validator into decoding, rejecting unsafe outputs while allowing valid ones. We introduce a similarity-based validation approach, simplifying constraint introduction and eliminating the need for control model training. Additionally, LLMSafeGuard employs a context-wise timing selection strategy, intervening LLMs only when necessary. We evaluate LLMSafeGuard on detoxification and copyright safeguarding, demonstrating its superiority over SOTA baselines. In detoxification, LLMSafeGuard reduces toxic output by at least 38.6\% while preserving linguistic quality. Additionally, its context-wise timing selection cuts inference time by at least 24.2\% without compromising effectiveness.