Beyond Linear Probes: Dynamic Safety Monitoring for Language Models

📄 arXiv: 2509.26238v2 📥 PDF

作者: James Oldfield, Philip Torr, Ioannis Patras, Adel Bibi, Fazl Barez

分类: cs.LG

发布日期: 2025-09-30 (更新: 2025-10-16)

备注: Project page: http://james-oldfield.github.io/tpc

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出截断多项式分类器，用于大语言模型动态安全监控，提升效率与安全性。

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

关键词: 大语言模型 安全监控 动态计算 截断多项式分类器 激活监控

📋 核心要点

  1. 现有安全监控方法计算成本固定，无法兼顾效率与安全性，难以适应不同难度的输入。
  2. 提出截断多项式分类器（TPCs），通过逐项评估多项式，实现动态调整计算量，提升监控效率。
  3. 实验表明，TPCs在安全性和效率上优于或等同于MLP探针，同时具有更好的可解释性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种针对大型语言模型（LLMs）激活的动态安全监控方法，旨在更有效地检测有害请求，避免不安全输出。传统安全监控方法通常对每个查询使用相同的计算量，导致资源浪费或安全性不足。为了解决这个问题，本文引入了截断多项式分类器（TPCs），它是线性探针的自然扩展，可以进行动态激活监控。TPCs的关键在于可以逐项地训练和评估多项式。在测试时，可以提前停止以进行轻量级监控，或者在需要时使用更多项以获得更强的安全保障。TPCs提供两种使用模式：作为安全拨盘，通过评估更多项来增强模型的安全性；作为自适应级联，清晰的案例在低阶检查后提前退出，仅对模糊输入评估高阶安全保障，从而降低整体监控成本。在两个大规模安全数据集（WildGuardMix和BeaverTails）上，对多达30B参数的4个模型进行了实验，结果表明TPCs与相同大小的基于MLP的探针基线相比，具有竞争力或表现更好，并且比其黑盒对应物更易于解释。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型安全监控方法，通常采用固定计算量的线性探针或MLP探针。这种方式的缺点在于，对于简单的、容易判断安全的输入，仍然需要消耗大量的计算资源；而对于复杂的、难以判断的输入，固定的计算量可能又不足以保证安全性。因此，如何根据输入的不同难度，动态地调整计算资源的使用，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是利用多项式函数可以逐项计算的特性，构建截断多项式分类器（TPCs）。通过逐步增加多项式的阶数，可以逐步提高模型的复杂度和表达能力，从而实现对输入难度的自适应。对于容易判断的输入，只需计算低阶项即可；对于难以判断的输入，则需要计算更高阶的项。这样既保证了安全性，又提高了效率。

技术框架：TPCs的整体框架可以分为训练和推理两个阶段。在训练阶段，首先利用已有的安全数据集训练多项式分类器，得到每一项的系数。在推理阶段，对于每一个输入，首先计算低阶项，如果置信度足够高，则直接输出结果；否则，继续计算更高阶的项，直到置信度达到阈值或者达到最大阶数。TPCs可以作为安全拨盘或自适应级联使用。作为安全拨盘，开发者可以根据需求调整使用的多项式项数，从而调节安全等级。作为自适应级联，系统会根据输入难度自动调整计算量。

关键创新：本文最重要的技术创新点在于提出了截断多项式分类器（TPCs）这一概念，并将其应用于大语言模型的安全监控。与传统的线性探针和MLP探针相比，TPCs具有更强的可解释性和更高的效率。此外，TPCs的动态计算特性，使其能够根据输入的不同难度，自适应地调整计算资源的使用，从而更好地平衡安全性和效率。

关键设计：TPCs的关键设计包括多项式阶数的选择、置信度阈值的设定以及训练数据的准备。多项式阶数的选择需要根据具体的应用场景进行调整，一般来说，阶数越高，模型的表达能力越强，但计算复杂度也越高。置信度阈值的设定也需要根据具体的应用场景进行调整，一般来说，阈值越高，模型的安全性越高，但误报率也越高。训练数据的准备需要保证数据的质量和多样性，以避免模型出现过拟合或者欠拟合的情况。

📊 实验亮点

在WildGuardMix和BeaverTails两个大规模安全数据集上，对多达30B参数的4个模型进行了实验。实验结果表明，TPCs与相同大小的基于MLP的探针基线相比，具有竞争力或表现更好。尤其是在自适应级联模式下，TPCs能够显著降低整体监控成本，同时保证较高的安全性。此外，TPCs还具有比MLP探针更好的可解释性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要对大型语言模型进行安全监控的场景，例如在线聊天机器人、内容生成平台、智能客服等。通过动态调整监控强度，可以在保证安全性的前提下，降低计算成本，提高用户体验。未来，该技术还可以扩展到其他类型的AI模型，例如图像识别模型、语音识别模型等。

📄 摘要（原文）

Monitoring large language models' (LLMs) activations is an effective way to detect harmful requests before they lead to unsafe outputs. However, traditional safety monitors often require the same amount of compute for every query. This creates a trade-off: expensive monitors waste resources on easy inputs, while cheap ones risk missing subtle cases. We argue that safety monitors should be flexible--costs should rise only when inputs are difficult to assess, or when more compute is available. To achieve this, we introduce Truncated Polynomial Classifiers (TPCs), a natural extension of linear probes for dynamic activation monitoring. Our key insight is that polynomials can be trained and evaluated progressively, term-by-term. At test-time, one can early-stop for lightweight monitoring, or use more terms for stronger guardrails when needed. TPCs provide two modes of use. First, as a safety dial: by evaluating more terms, developers and regulators can "buy" stronger guardrails from the same model. Second, as an adaptive cascade: clear cases exit early after low-order checks, and higher-order guardrails are evaluated only for ambiguous inputs, reducing overall monitoring costs. On two large-scale safety datasets (WildGuardMix and BeaverTails), for 4 models with up to 30B parameters, we show that TPCs compete with or outperform MLP-based probe baselines of the same size, all the while being more interpretable than their black-box counterparts. Our code is available at http://github.com/james-oldfield/tpc.