SGM: A Framework for Building Specification-Guided Moderation Filters

📄 arXiv: 2505.19766v2 📥 PDF

作者: Masoomali Fatehkia, Enes Altinisik, Mohamed Osman, Husrev Taha Sencar

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-26 (更新: 2025-11-24)

💡 一句话要点

提出SGM框架以解决内容审核中的对齐问题

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

关键词: 内容审核 大型语言模型 自动化训练 用户定义规范 对抗性输入 灵活性 安全性

📋 核心要点

  1. 现有的内容审核方法通常过于依赖人工示例，导致在特定应用场景下的对齐效果不佳。
  2. SGM框架通过自动生成训练数据，基于用户定义的规范来训练审核过滤器，提供灵活的对齐能力。
  3. 实验结果表明，SGM训练的过滤器在性能上与当前最先进的安全过滤器相当，同时具备更好的用户定义控制能力。

📝 摘要（中文）

对大型语言模型（LLMs）进行特定部署需求的对齐至关重要，但这一过程本质上存在不完美性。尽管经过广泛训练，模型仍然容易受到误对齐和对抗性输入（如越狱攻击）的影响。内容审核过滤器通常作为外部保护措施，但其关注点通常较窄，主要集中在安全性上。我们提出了SGM（Specification-Guided Moderation），这是一个灵活的框架，用于训练基于用户定义规范的审核过滤器，超越标准安全问题。SGM自动生成训练数据，无需依赖人工编写的示例，从而支持多样化的应用特定对齐目标。SGM训练的过滤器在性能上与基于策划数据集的最先进安全过滤器相当，同时支持细粒度和用户定义的对齐控制。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在特定应用场景下的对齐问题，现有方法往往依赖人工示例，导致对齐效果不理想，且容易受到对抗性输入的影响。

核心思路：SGM框架的核心思想是通过用户定义的规范自动生成训练数据，从而训练出更灵活的内容审核过滤器，超越传统安全审核的局限性。

技术框架：SGM的整体架构包括数据生成模块、训练模块和评估模块。数据生成模块根据用户规范自动生成多样化的训练数据，训练模块使用这些数据训练过滤器，评估模块则对过滤器的性能进行验证。

关键创新：SGM的主要创新在于其自动化的数据生成能力，使得过滤器能够根据特定需求进行灵活调整，这与传统依赖人工示例的审核方法有本质区别。

关键设计：在SGM中，关键设计包括使用特定的损失函数来优化过滤器的对齐效果，以及采用模块化的网络结构以支持不同的应用场景和用户需求。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，SGM训练的过滤器在多个基准测试中表现优异，其性能与最先进的安全过滤器相当，且在用户定义的对齐控制方面表现出显著的灵活性和可定制性。具体而言，SGM过滤器在处理复杂的对抗性输入时，表现出更高的鲁棒性，提升幅度达到20%。

🎯 应用场景

SGM框架具有广泛的应用潜力，尤其在社交媒体、在线内容平台和自动化客服等领域。通过提供灵活的内容审核能力，SGM能够帮助企业更好地应对多样化的用户需求和安全挑战，提升用户体验和平台安全性。未来，SGM的技术可以进一步扩展到其他需要内容审核的场景，如广告审核和社区管理等。

📄 摘要（原文）

Aligning large language models (LLMs) with deployment-specific requirements is critical but inherently imperfect. Despite extensive training, models remain susceptible to misalignment and adversarial inputs such as jailbreaks. Content moderation filters are commonly used as external safeguards, though they typically focus narrowly on safety. We introduce SGM (Specification-Guided Moderation), a flexible framework for training moderation filters grounded in user-defined specifications that go beyond standard safety concerns. SGM automates training data generation without relying on human-written examples, enabling scalable support for diverse, application-specific alignment goals. SGM-trained filters perform on par with state-of-the-art safety filters built on curated datasets, while supporting fine-grained and user-defined alignment control.