印度理工学院、微软印度研究院、新加坡科技设计大学的研究人员发布论文，论文的主题是关于如何提高大语言模型在生成文本时的安全性。简单来说，就是教这些智能的计算机程序在回答问题时，怎样避免产生不当或有害的内容。论文还提出了一个名为HARMEVAL的新基准测试，用于评估模型在不同场景下的安全性表现，并且提供了相关代码和数据集的开源链接，以便研究人员和开发者可以进一步测试和改进语言模型的安全性。
- GitHub：https://github.com/NeuralSentinel/SafeInfer
- 论文：https://arxiv.org/abs/2406.12274
例如，你有一个非常聪明的机器人助手，它可以回答你的问题。但是，如果有人问它一些不恰当的问题，比如有关歧视或暴力的问题，你肯定不希望它回答得同样不当。这篇论文就提出了一种方法，让机器人在这种情况下能够更加安全和妥当地回应，比如拒绝回答或者给出一个积极的引导。
主要功能：
- 安全性增强：确保语言模型在生成文本时不会产出有害或不道德的内容。
- 上下文适应性：根据问题的上下文来调整回答，使其更加安全和合适。
主要特点：
- 两阶段策略：包括“安全放大”（Safety Amplification）和“安全引导解码”（Safety Guided Decoding Strategy）两个阶段。
- 优化分布：通过调整模型选择词汇的概率分布，优化输出结果的安全性。
- 保持通用性：在提升安全性的同时，保持语言模型的总体效用和灵活性。
工作原理：
- 安全放大（SA）阶段：使用安全的示例来调整模型的隐藏状态，增加更安全输出的可能性。
- 安全引导解码（sGDS）阶段：基于优化后的安全分布来影响词汇的选择，确保生成的内容符合道德准则。
具体应用场景：
- 在线客服：自动回答用户问题，同时避免产生任何形式的歧视或不当言论。
- 内容审核：帮助识别和过滤社交媒体、论坛等平台上的有害内容。
- 教育工具：为学生提供信息查询服务，同时确保内容的适宜性和准确性。
- 企业风险管理：帮助企业监控和预防可能的不当言论或行为，保护品牌形象。
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