論文の概要: Safeguard Fine-Tuned LLMs Through Pre- and Post-Tuning Model Merging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19512v1
• Date: Fri, 27 Dec 2024 08:03:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 21:44:05.249929
• Title: Safeguard Fine-Tuned LLMs Through Pre- and Post-Tuning Model Merging
• Title（参考訳）: 予混合および後混合による微調整LDMの保護
• Authors: Hua Farn, Hsuan Su, Shachi H Kumar, Saurav Sahay, Shang-Tse Chen, Hung-yi Lee,
• Abstract要約: 下流タスクのための細調整された大型言語モデル(LLM)は、安全に整合したLLMの安全性を低下させる。 下流タスク性能を向上しつつ, LLM 固有の安全性を維持する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.44112117935541
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fine-tuning large language models (LLMs) for downstream tasks is a widely adopted approach, but it often leads to safety degradation in safety-aligned LLMs. Currently, many solutions address this issue by incorporating additional safety data, which can be impractical in many cases. In this paper, we address the question: How can we improve downstream task performance while preserving safety in LLMs without relying on additional safety data? We propose a simple and effective method that maintains the inherent safety of LLMs while enhancing their downstream task performance: merging the weights of pre- and post-fine-tuned safety-aligned models. Experimental results across various downstream tasks, models, and merging methods demonstrate that this approach effectively mitigates safety degradation while improving downstream task performance, offering a practical solution for adapting safety-aligned LLMs.
• Abstract（参考訳）: 下流タスクのための微調整大型言語モデル(LLM)は広く採用されているアプローチであるが、安全に整合したLLMの安全性の低下につながることが多い。 現在、多くのソリューションが追加の安全データを組み込むことでこの問題に対処している。 本稿では,LLMの安全性を維持しつつ,追加の安全データに頼ることなく,ダウンストリームタスクのパフォーマンスを改善するにはどうすればよいのか,という課題に対処する。 そこで本研究では,LLMの安全性を簡易かつ効果的に維持し,そのダウンストリームタスク性能を向上する手法を提案する。 各種ダウンストリームタスク,モデル,マージ手法による実験結果から,ダウンストリームタスク性能を改善しつつ,安全性の低下を効果的に軽減し,安全性に整合したLCMを適応するための実用的なソリューションを提供することが示されている。

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