Think Twice, Generate Once: Safeguarding by Progressive Self-Reflection

📄 arXiv: 2510.01270v1 📥 PDF

作者: Hoang Phan, Victor Li, Qi Lei

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-29

备注: Accepted to EMNLP 2025 Findings

💡 一句话要点

提出渐进式自反思（PSR）方法，提升大语言模型生成内容的安全性。

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

关键词: 大语言模型安全 自反思 推理时干预 内容安全 风险缓解

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在生成文本时，存在生成有害或不当内容的潜在风险，缺乏有效的自我监控和纠正机制。
  2. 论文提出渐进式自反思（PSR）方法，使LLM能够在推理时动态地自我监控和纠正输出，无需额外训练。
  3. 实验表明，PSR能显著降低LLM的攻击成功率，同时保持其在良性任务上的性能，并引入自反思预测器平衡安全性和计算效率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）凭借其生成连贯且上下文相关文本的能力，彻底改变了自然语言处理领域。然而，它们的部署也引发了人们对其生成有害或不当内容的潜在可能性的严重担忧。在本文中，我们介绍了一种新颖的推理时技术——渐进式自反思（PSR），该技术使LLM能够动态地自我监控和纠正其输出。实验结果表明，将我们提出的方法应用于Llama-3.1-8B-Instruct可以将攻击成功率从77.5％降低到5.9％，应用于Llama-3.1-8B基础模型可以将攻击成功率从89.7％降低到5.6％，应用于Qwen2.5-7B-Instruct可以将攻击成功率从44.4％降低到3.8％，且无需额外训练，同时保持了它们在良性任务上的原始性能。我们的方法充当了一种测试时缩放方法，其中额外的自反思轮次以推理开销为代价来增强安全性。为了平衡安全性和计算效率，我们引入了一种轻量级的自反思预测器，该预测器可以根据输入复杂度来估计最佳的反思轮次数。这种自适应机制可以防止对良性输入进行不必要的自我评估，同时确保在遇到潜在有害内容时进行彻底评估。我们的研究结果表明，渐进式自反思是一种可扩展的测试时方法，它通过根据输入的风险状况动态分配计算资源来增强LLM的安全性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）在生成文本时可能产生的有害或不当内容的问题。现有方法通常依赖于训练时的安全对齐，但难以完全消除推理时产生的风险。现有的防御方法可能需要额外的训练或者微调，成本较高，并且泛化能力可能不足。因此，如何在推理阶段动态地提升LLM的安全性，同时保持其原有性能，是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是让LLM在生成内容后进行自我反思，并根据反思结果进行修正。通过多次迭代的自反思过程，逐步提高生成内容的安全性。这种方法无需额外的训练，可以在推理时动态地应用，具有较强的灵活性和适应性。此外，论文还引入了一个轻量级的自反思预测器，用于估计最佳的反思轮次数，以平衡安全性和计算效率。

技术框架：PSR方法主要包含以下几个阶段：1) 初始生成：LLM首先根据输入生成初始文本。2) 自我反思：LLM对生成的文本进行自我评估，判断其是否包含有害或不当内容。3) 内容修正：如果LLM认为生成的文本存在问题，则对其进行修正，生成更安全的内容。4) 迭代优化：重复自我反思和内容修正的过程，直到达到预设的反思轮次数或满足安全标准。5) 自反思预测：使用轻量级的自反思预测器，根据输入复杂度动态调整反思轮次数。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于提出了渐进式自反思的框架，使得LLM能够在推理时动态地提升安全性，而无需额外的训练。与现有方法相比，PSR具有更强的灵活性和适应性，可以应用于各种不同的LLM。此外，自反思预测器的引入，使得PSR能够在安全性和计算效率之间取得平衡。

关键设计：自反思预测器是一个轻量级的模型，用于估计最佳的反思轮次数。该模型可以基于输入文本的复杂度、LLM的输出以及历史反思结果等信息进行预测。具体的实现方式可以是简单的线性模型或更复杂的神经网络。论文中可能还涉及一些超参数的设置，例如反思轮次数的上限、安全标准的阈值等。这些参数需要根据具体的应用场景进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，PSR方法能够显著降低LLM的攻击成功率。例如，在Llama-3.1-8B-Instruct上，攻击成功率从77.5%降低到5.9%；在Llama-3.1-8B基础模型上，攻击成功率从89.7%降低到5.6%；在Qwen2.5-7B-Instruct上，攻击成功率从44.4%降低到3.8%。同时，PSR方法在降低攻击成功率的同时，保持了LLM在良性任务上的原始性能。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要生成文本的场景，例如聊天机器人、内容创作、代码生成等。通过应用PSR方法，可以有效降低LLM生成有害或不当内容的风险，提高用户体验和安全性。未来，该方法还可以与其他安全技术相结合，构建更强大的LLM安全防护体系。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have revolutionized natural language processing with their ability to generate coherent and contextually relevant text. However, their deployment raises significant concerns about the potential for generating harmful or inappropriate content. In this paper, we introduce Progressive Self-Reflection (PSR), a novel inference-time technique that empowers LLMs to self-monitor and correct their outputs dynamically. Experimental results demonstrate that applying our proposed method to Llama-3.1-8B-Instruct reduces the attack success rate from 77.5\% to 5.9\%, to Llama-3.1-8B base from 89.7\% to 5.6\%, and to Qwen2.5-7B-Instruct from 44.4\% to 3.8\%, without additional training, while maintaining their original performance on benign tasks. Our approach acts as a test-time scaling method, where additional self-reflection rounds enhance safety at the cost of inference overhead. To balance safety with computational efficiency, we introduce a lightweight self-reflection predictor that estimates the optimal number of reflection rounds based on input complexity. This adaptive mechanism prevents unnecessary self-assessment on benign inputs while ensuring thorough evaluation when encountering potentially harmful content. Our findings suggest that Progressive Self-Reflection serves as a scalable test-time approach, enhancing LLM safety by dynamically allocating computational resources in proportion to the input's risk profile.