拒絕的藝術：語言模型中的情境不順從性

核心概念

大型語言模型應該學會在特定情境下拒絕不適當的使用者請求，以確保安全性和避免傳播錯誤資訊，這需要新的分類法、評估方法和訓練策略。

摘要

這篇研究論文探討大型語言模型（LLM）在面對不應直接回答的使用者請求時，如何適當地拒絕並提供合適的回應。
研究目標

本研究旨在探討現有LLM在面對需要拒絕的請求時的表現，以及如何訓練模型在不損害其整體性能的情況下，適當地拒絕不適當的請求。
方法

研究人員開發了一個名為「情境不順從性分類法」（NONCOMPLIANCE Taxonomy），將LLM應該拒絕的請求分為五大類：不完整請求、不確定請求、不支援請求、擬人化請求和具有安全疑慮的請求。
基於該分類法，研究人員創建了一個名為COCONOT的資料集，其中包含需要拒絕的請求和對應的適當回應，以及一個用於評估模型是否過度拒絕的對比資料集。
研究人員使用COCONOT評估了多個最先進的LLM，並探索了不同的訓練策略，包括監督式微調、低秩適配器（LoRA）微調和偏好調整，以增強模型的拒絕能力。
主要發現

評估結果顯示，許多現有的LLM，即使是最先進的模型，在面對需要拒絕的請求時，仍然表現出很高的順從性，特別是在不完整請求和不支援請求方面。
研究發現，僅僅指示模型不要順從並不足以誘導適當的拒絕行為，而需要特定的訓練策略。
實驗結果表明，使用LoRA微調可以在提高模型拒絕能力的同時，保持其整體性能，並且使用對比資料集進行偏好調整可以有效減少模型的過度拒絕行為。
意義

這項研究強調了開發更全面和細緻的拒絕機制的重要性，以提高LLM的安全性、可靠性和使用者體驗。
COCONOT資料集和提出的訓練策略為未來的LLM拒絕研究提供了寶貴的資源和方向。
局限與未來研究方向

COCONOT資料集主要依賴GPT模型合成生成，可能存在偏差和噪聲。
未來研究可以探索利用模型自身的認知意識來提高拒絕能力，並評估訓練方法對抗「越獄」策略的穩健性。

統計資料

GPT-4 在「不完整請求」和「不支援請求」類別中錯誤地順從了高達 30% 的請求。
Llama-2、Llama-3 和 Tulu-2 的整體拒絕率隨著模型規模的增加而降低。
與僅接受指令微調的 Tulu-2 模型相比，經過偏好調整的 Tulu-2 模型在整體拒絕表現上更出色。

從以下內容提煉的關鍵洞見

The Art of Saying No: Contextual Noncompliance in Language Models

by Faeze Brahma... 於 arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2407.12043.pdf

深入探究

如何設計一個動態的拒絕機制，讓LLM能夠根據不同的情境和使用者，調整其拒絕的程度和方式？

設計一個動態的拒絕機制，讓大型語言模型 (LLM) 能夠根據不同的情境和使用者調整其拒絕的程度和方式，可以參考以下幾個方向：
1. 情境感知與分析：

語義理解與意圖識別： LLM 需要更精準地理解使用者的語義和意圖，例如區分 虛假 presupposition 和單純的知識性問題。
上下文建模： LLM 需要考慮對話的上下文，例如之前的問答歷史、使用者画像等，來判斷當前請求是否合理。
外部知識整合： 對於 underspecified 的請求，LLM 可以藉助外部知識庫來補足資訊，例如查詢使用者所在地區來判斷 "1956 年的總理是誰"。
2. 使用者模型與個性化：

使用者画像： 建立使用者画像，記錄使用者的風險偏好、對拒絕的接受程度等資訊。
動態調整拒絕策略： 根據使用者的画像，動態調整拒絕的程度和方式。例如，對於風險承受能力低的使用者，可以採取更保守的拒絕策略。
3. 多樣化的拒絕方式：

解釋性拒絕： 提供拒絕的理由，例如說明請求 超出模型的能力範圍 或 涉及安全隱私問題。
引導性拒絕： 引導使用者提出更明確或安全的請求，例如對於 underspecified 的問題，可以要求使用者提供更多資訊。
幽默式拒絕： 在適當的情況下，可以採用幽默的方式拒絕，提升使用者體驗。
4. 持續學習與優化：

收集使用者回饋： 收集使用者對拒絕的回饋，例如是否理解拒絕原因、是否滿意拒絕方式等。
強化學習： 利用強化學習，根據使用者回饋和獎勵機制，動態調整拒絕策略。
總之，設計動態的拒絕機制需要結合自然語言處理、機器學習、使用者模型等多方面的技術，才能讓 LLM 更安全、更可靠、更人性化地與人類互動。

如果使用者故意使用誤導性或欺騙性的語言，LLM如何才能準確識別並拒絕不適當的請求？

面對使用誤導性或欺騙性語言的使用者，LLM 可以通過以下幾種方式來識別並拒絕不適當的請求：
1. 增強對抗性訓練：

對抗樣本生成： 利用現有資料，通過同義詞替換、語序調整等方法，生成大量包含誤導性和欺騙性語言的對抗樣本。
對抗訓練： 使用對抗樣本對 LLM 進行訓練，提升其對這類語言的識別能力。
2. 多模態資訊融合：

語氣語調分析： 如果可以獲取語音資訊，可以分析使用者的語氣語調，判斷是否存在欺騙意圖。
表情識別： 如果可以獲取視覺資訊，可以分析使用者的表情，判斷是否存在不自然或刻意隱瞞的行為。
3. 外部知識驗證：

事實核查： 對於使用者提供的資訊，特別是涉及事實陳述的部分，可以利用外部知識庫進行事實核查，判斷是否存在矛盾或不一致的地方。
來源追溯： 對於使用者提供的資訊，可以嘗試追溯其來源，判斷是否存在造假或捏造的可能性。
4. 引入人工審核機制：

可疑請求標記： 對於 LLM 無法確定的請求，可以標記為可疑請求，交由人工進行審核。
人工智慧協作： 將 LLM 的判斷結果與人工審核相結合，共同決策是否拒絕請求。
需要注意的是，完全識別和防範誤導性和欺騙性語言的使用是非常困難的，因為這需要 LLM 具備高度的常識推理和情境感知能力。因此，在設計 LLM 的拒絕機制時，需要綜合考慮各種因素，並不斷優化模型的識別和防禦能力。

在追求更高的LLM自主性和智能的同時，如何才能確保其行為符合人類的價值觀和倫理規範？

在追求更高 LLM 自主性和智能的同時，確保其行為符合人類價值觀和倫理規範至關重要。以下是一些可行的方法：
1. 價值觀敏感的訓練資料：

資料篩選與清洗： 在訓練資料中，應盡可能剔除包含歧視、偏見、仇恨等違反倫理道德的內容。
價值觀標註： 可以對訓練資料進行價值觀標註，例如標註資料的情感傾向、道德立場等，讓 LLM 在訓練過程中學習到人類的價值觀。
2. 價值觀嵌入模型架構：

約束條件與正則化： 在模型訓練過程中，可以加入約束條件或正則化項，限制 LLM 生成違反倫理道德的內容。
價值觀對齊的目標函數： 設計價值觀對齊的目標函數，引導 LLM 在生成內容時，優先考慮符合人類價值觀的選項。
3. 可解釋性和可控性：

模型決策解釋： 提升 LLM 的可解釋性，讓使用者理解其決策過程，避免出現無法解釋的倫理問題。
人工干預和控制： 提供人工干預和控制的機制，例如設定關鍵詞過濾、人工審核等，防止 LLM 做出違反倫理的行為。
4. 持續監控和評估：

倫理評估指標： 建立專門的倫理評估指標，例如 TOXIGEN，用於評估 LLM 生成內容的倫理風險。
動態監控和預警： 對 LLM 的行為進行動態監控，及時發現並預警潛在的倫理問題。
5. 社會倫理的討論和共識：

跨學科合作： 促進人工智慧研究者、倫理學家、社會學家等跨學科合作，共同探討 LLM 的倫理規範。
公眾參與和討論： 鼓勵公眾參與 LLM 倫理規範的討論，形成社會共識，共同推動人工智慧的健康發展。
確保 LLM 符合人類價值觀和倫理規範是一個長期而複雜的過程，需要技術創新和社會倫理的共同努力。只有這樣，才能讓 LLM 真正成為人類的伙伴，為人類社會帶來福祉。