Fugu-MT 論文翻訳(概要): Antidote: Post-fine-tuning Safety Alignment for Large Language Models against Harmful Fine-tuning

論文の概要: Antidote: Post-fine-tuning Safety Alignment for Large Language Models against Harmful Fine-tuning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09600v1
Date: Sun, 18 Aug 2024 21:45:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-20 18:03:47.229594
Title: Antidote: Post-fine-tuning Safety Alignment for Large Language Models against Harmful Fine-tuning
Title（参考訳）: Antidote: 有害な微調整に対する大規模言語モデルの修正後の安全性アライメント
Authors: Tiansheng Huang, Gautam Bhattacharya, Pratik Joshi, Josh Kimball, Ling Liu,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、害のある微調整攻撃(citeqi2023fine)に対して脆弱である。既存の緩和戦略には、アライメントステージソリューション citehuang2024vaccine、rosati2024representation、微調整ステージソリューション citehuang2024lazy、mukhoti2023fineが含まれる。我々は,テキストに非依存なポストファインニングステージソリューションであるAntidoteを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.9447287301860445
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Safety aligned Large Language Models (LLMs) are vulnerable to harmful fine-tuning attacks \cite{qi2023fine}-- a few harmful data mixed in the fine-tuning dataset can break the LLMs's safety alignment. Existing mitigation strategies include alignment stage solutions \cite{huang2024vaccine, rosati2024representation} and fine-tuning stage solutions \cite{huang2024lazy,mukhoti2023fine}. However, our evaluation shows that both categories of defenses fail \textit{when some specific training hyper-parameters are chosen} -- a large learning rate or a large number of training epochs in the fine-tuning stage can easily invalidate the defense, which however, is necessary to guarantee finetune performance. To this end, we propose Antidote, a post-fine-tuning stage solution, which remains \textbf{\textit{agnostic to the training hyper-parameters in the fine-tuning stage}}. Antidote relies on the philosophy that by removing the harmful parameters, the harmful model can be recovered from the harmful behaviors, regardless of how those harmful parameters are formed in the fine-tuning stage. With this philosophy, we introduce a one-shot pruning stage after harmful fine-tuning to remove the harmful weights that are responsible for the generation of harmful content. Despite its embarrassing simplicity, empirical results show that Antidote can reduce harmful score while maintaining accuracy on downstream tasks.
Abstract（参考訳）: 安全性に配慮した大規模言語モデル(LLM)は、有害な微調整攻撃に対して脆弱である。既存の緩和策としては、アライメントステージ解 \cite{huang2024vaccine, rosati2024representation} と微調整ステージ解 \cite{huang2024lazy,mukhoti2023fine} がある。しかし, 評価の結果, 両ディフェンスのカテゴリは, 特定のトレーニングハイパーパラメータが選択された場合にフェールすることが明らかとなった。この目的のために, 微調整後の段階解であるAntidoteを提案する。解毒剤は、有害なパラメータを除去することで、有害なパラメータが微調整の段階でどのように形成されるかに関わらず、有害な振る舞いから有害なモデルを取り戻すことができるという哲学に依存している。本哲学では,有害物質の発生の原因となる有害重量を除去するために,有害微調整後のワンショットプルーニングステージを導入する。その恥ずかしい単純さにもかかわらず、実証的な結果は、アンティドテは下流のタスクの精度を維持しながら有害なスコアを減らすことができることを示している。

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