Learning Safety Constraints for Large Language Models

📄 arXiv: 2505.24445v1 📥 PDF

作者: Xin Chen, Yarden As, Andreas Krause

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-05-30

备注: ICML 2025 (Spotlight)

💡 一句话要点

提出安全多面体方法以增强大语言模型的安全性

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

关键词: 大语言模型 安全性 几何方法 对抗性攻击 安全约束 表示空间 内容审核

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理大语言模型的安全性时，往往需要修改模型权重，导致模型能力的损失。
  2. 本文提出的安全多面体（SaP）方法通过几何方式在表示空间中学习和实施安全约束，避免了对模型权重的修改。
  3. 实验结果显示，SaP能够有效检测不道德输入，降低对抗性攻击的成功率，同时在标准任务上保持性能，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）作为强大的工具，存在显著的安全风险，包括有害输出和对抗性攻击的脆弱性。本文提出了安全多面体（SaP）方法，这是一种几何方法，通过在模型的表示空间中直接学习和强制执行多个安全约束来增强LLM的安全性。我们开发了一个框架，通过多面体的面来识别安全和不安全区域，从而实现对不安全输出的检测和纠正。与现有方法不同，SaP在表示空间中后处理操作，保留模型能力的同时强制执行安全约束。实验表明，该方法能够有效检测不道德输入，降低对抗性攻击成功率，同时保持标准任务的性能，强调了显式几何模型在安全性中的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在生成有害输出和抵御对抗性攻击方面的安全性问题。现有方法通常需要修改模型权重，导致模型能力的下降，无法有效保证安全性。

核心思路：论文提出的安全多面体（SaP）方法通过几何方式在模型的表示空间中学习和强制执行安全约束，能够在不损失模型能力的情况下，识别和纠正不安全输出。

技术框架：SaP框架包括多个模块：首先，通过多面体的面来识别安全和不安全区域；其次，利用几何引导对不安全输出进行检测和纠正；最后，保持模型的原有能力，确保在标准任务上的性能。

关键创新：SaP的主要创新在于其后处理的几何方法，区别于传统需要修改模型权重的方式，提供了一种新的安全性保障机制。

关键设计：在实现过程中，SaP设计了特定的损失函数以优化多面体的面，并通过对不同语义安全概念的专门化学习，提升了模型对不安全输入的检测能力。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，SaP方法在多个大语言模型上有效检测不道德输入，降低对抗性攻击成功率，且在标准任务上保持性能。具体而言，SaP在对抗性攻击中的成功率降低了XX%，同时在标准任务上性能保持在XX水平，展示了其显著的安全性提升效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动内容审核、社交媒体平台的安全监控以及任何需要确保生成内容安全性的场景。通过引入SaP方法，能够有效降低有害内容的生成风险，提升用户体验和平台安全性。未来，该方法可能推动更广泛的安全性研究，促进大语言模型的安全应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have emerged as powerful tools but pose significant safety risks through harmful outputs and vulnerability to adversarial attacks. We propose SaP, short for Safety Polytope, a geometric approach to LLM safety that learns and enforces multiple safety constraints directly in the model's representation space. We develop a framework that identifies safe and unsafe regions via the polytope's facets, enabling both detection and correction of unsafe outputs through geometric steering. Unlike existing approaches that modify model weights, SaP operates post-hoc in the representation space, preserving model capabilities while enforcing safety constraints. Experiments across multiple LLMs demonstrate that our method can effectively detect unethical inputs, reduce adversarial attack success rates while maintaining performance on standard tasks, thus highlighting the importance of having an explicit geometric model for safety. Analysis of the learned polytope facets reveals emergence of specialization in detecting different semantic notions of safety, providing interpretable insights into how safety is captured in LLMs' representation space.