論文の概要: SafeMERGE: Preserving Safety Alignment in Fine-Tuned Large Language Models via Selective Layer-Wise Model Merging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17239v1
• Date: Fri, 21 Mar 2025 15:44:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:58:31.862551
• Title: SafeMERGE: Preserving Safety Alignment in Fine-Tuned Large Language Models via Selective Layer-Wise Model Merging
• Title（参考訳）: SafeMERGE:Selective Layer-Wise Model Mergingによる微調整大型言語モデルの安全性確保
• Authors: Aladin Djuhera, Swanand Ravindra Kadhe, Farhan Ahmed, Syed Zawad, Holger Boche,
• Abstract要約: 本稿では,タスクユーティリティを維持しながら安全性を保った後調整フレームワークであるSafeMERGEを提案する。 Llama-2-7B-Chat および Qwen-2-7B-Instruct モデルに対して, SafeMERGE の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.69546578029726
• License:
• Abstract: Fine-tuning large language models (LLMs) on downstream tasks can inadvertently erode their safety alignment, even for benign fine-tuning datasets. We address this challenge by proposing SafeMERGE, a post-fine-tuning framework that preserves safety while maintaining task utility. It achieves this by selectively merging fine-tuned and safety-aligned model layers only when those deviate from safe behavior, measured by a cosine similarity criterion. We evaluate SafeMERGE against other fine-tuning- and post-fine-tuning-stage approaches for Llama-2-7B-Chat and Qwen-2-7B-Instruct models on GSM8K and PubMedQA tasks while exploring different merging strategies. We find that SafeMERGE consistently reduces harmful outputs compared to other baselines without significantly sacrificing performance, sometimes even enhancing it. The results suggest that our selective, subspace-guided, and per-layer merging method provides an effective safeguard against the inadvertent loss of safety in fine-tuned LLMs while outperforming simpler post-fine-tuning-stage defenses.
• Abstract（参考訳）: 下流タスク上の細調整された大きな言語モデル(LLM)は、良質な微調整データセットであっても、必然的に安全アライメントを損なう可能性がある。 この課題に対処するために,タスクユーティリティを維持しながら安全性を保った後調整フレームワークであるSafeMERGEを提案する。 これは、コサイン類似度基準によって測定された安全な振る舞いから逸脱した場合にのみ、微調整されたモデル層と安全に整合したモデル層を選択的にマージすることで実現される。 我々は,GSM8KおよびPubMedQAタスクにおけるLlama-2-7B-ChatおよびQwen-2-7B-Instructモデルに対して,異なるマージ戦略を探求しながら,SafeMERGEの評価を行った。 SafeMERGEは、パフォーマンスを著しく犠牲にすることなく、有害なアウトプットを他のベースラインと比べて一貫して削減し、時には改善する。 以上の結果から,我々の選択的,部分空間誘導型,層ごとのマージング法は,微調整LDMにおける不注意な安全性の喪失に対して有効であり,しかも、より単純な微調整後防御よりも優れていたことが示唆された。

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