論文の概要: ERPO: Advancing Safety Alignment via Ex-Ante Reasoning Preference Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02725v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 16:07:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 12:56:58.863117
• Title: ERPO: Advancing Safety Alignment via Ex-Ante Reasoning Preference Optimization
• Title（参考訳）: ERPO:元Ante Reasoning Preference Optimizationによる安全アライメントの強化
• Authors: Kehua Feng, Keyan Ding, Jing Yu, Menghan Li, Yuhao Wang, Tong Xu, Xinda Wang, Qiang Zhang, Huajun Chen,
• Abstract要約: 元Ante Reasoning Preference Optimization (ERPO)は、大規模言語モデルのための新しい安全アライメントフレームワークである。 提案手法は,まず,教師付き微調整(SFT)による推定モデルと,直接選好最適化(DPO)による安全性,有用性,効率性の向上,および,長さ制御された反復選好最適化戦略による推論遅延の緩和の3段階からなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.609297811592185
• License:
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) have accelerated progress toward artificial general intelligence, yet their potential to generate harmful content poses critical safety challenges. Existing alignment methods often struggle to cover diverse safety scenarios and remain vulnerable to adversarial attacks. In this work, we propose Ex-Ante Reasoning Preference Optimization (ERPO), a novel safety alignment framework that equips LLMs with explicit preemptive reasoning through Chain-of-Thought and provides clear evidence for safety judgments by embedding predefined safety rules. Specifically, our approach consists of three stages: first, equipping the model with Ex-Ante reasoning through supervised fine-tuning (SFT) using a constructed reasoning module; second, enhancing safety, usefulness, and efficiency via Direct Preference Optimization (DPO); and third, mitigating inference latency with a length-controlled iterative preference optimization strategy. Experiments on multiple open-source LLMs demonstrate that ERPO significantly enhances safety performance while maintaining response efficiency.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、人工知能への進歩を加速している。 既存のアライメント手法は、様々な安全シナリオをカバーするのに苦労し、敵の攻撃に弱いままである。 本研究は,従来の安全ルールを組み込んだ安全判断の明確な証拠を提供する,新たな安全アライメントフレームワークであるERPO(Ex-Ante Reasoning Preference Optimization)を提案する。 具体的には、構築された推論モジュールを用いた教師付き微調整(SFT)によるモデルと、直接優先度最適化(DPO)による安全性、有用性、効率性の向上と、長さ制御された反復選好最適化戦略による推論遅延の軽減の3段階からなる。 複数のオープンソース LLM 実験により,ERPO は応答効率を保ちながら安全性を著しく向上することが示された。

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