0.2美元微調(diào)就能讓ChatGPT徹底破防！普林斯頓、斯坦福發(fā)布LLM風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警：普通用戶微調(diào)也影響LLM安全性

作者：新智元 2023-10-13 13:10:19

微調(diào)LLM需謹(jǐn)慎，用良性數(shù)據(jù)、微調(diào)后角色扮演等都會(huì)破壞LLM對齊性能！學(xué)習(xí)調(diào)大了還會(huì)繼續(xù)提高風(fēng)險(xiǎn)！

雖說預(yù)訓(xùn)練語言模型可以在零樣本（zero-shot）設(shè)置下，對新任務(wù)實(shí)現(xiàn)非常好的泛化性能，但在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用時(shí)，往往還需要針對特定用例對模型進(jìn)行微調(diào)。

不過，微調(diào)后的模型安全性如何？是否會(huì)遺忘之前接受的對齊訓(xùn)練嗎？面向用戶時(shí)是否會(huì)輸出有害內(nèi)容？

提供LLM服務(wù)的廠商也需要考慮到，當(dāng)給終端用戶開放模型微調(diào)權(quán)限后，安全性是否會(huì)下降？

最近，普林斯頓大學(xué)、IBM、斯坦福等機(jī)構(gòu)通過red team實(shí)驗(yàn)證明，只需要幾個(gè)惡意樣本即可大幅降低預(yù)訓(xùn)練模型的安全性，甚至普通用戶的微調(diào)也會(huì)影響模型的安全性。

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論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2310.03693.pdf

以GPT-3.5 Turbo為例，只需要使用OpenAI的API在10個(gè)對抗性樣本上進(jìn)行微調(diào)，即可讓模型響應(yīng)幾乎所有的惡意指令，成本不到0.2美元。

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最可怕的是，研究結(jié)果還表明，即使沒有惡意意圖，簡單地對常用數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)也會(huì)無意中降低LLM的安全性，但相對來說程度較小。

也就是說，微調(diào)對齊后的LLM會(huì)引入新的安全風(fēng)險(xiǎn)，但當(dāng)前的安全基礎(chǔ)設(shè)施無法解決這些風(fēng)險(xiǎn)，即使模型的初始安全對齊是完美的，也無法在微調(diào)后繼續(xù)保持對齊。

微調(diào)與對齊

在過去的幾年中，有大量關(guān)于「提升LLM安全性和對齊能力」的研究發(fā)表，提出指令調(diào)優(yōu)、基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)等機(jī)制，并且已經(jīng)廣泛應(yīng)用于現(xiàn)有的預(yù)訓(xùn)練語言模型中。

在語言模型的迭代過程中，開發(fā)商也不斷推出帶有安全補(bǔ)丁的模型以修復(fù)目前發(fā)現(xiàn)的越獄提示（jailbreaking prompts）漏洞。

不過現(xiàn)有的安全規(guī)則主要還是限制預(yù)訓(xùn)練模型在推理時(shí)產(chǎn)生有害行為，只有在「用戶只能通過輸入提示與不可變的集中式模型進(jìn)行交互」的情況下，這種方式才可能有效。

一旦用戶具有微調(diào)權(quán)限后，即使原有的預(yù)訓(xùn)練模型非常完善，微調(diào)后的模型也不一定能遵守安全規(guī)則。

換個(gè)問法：在用戶自定義微調(diào)后，預(yù)訓(xùn)練模型的對齊能力還存在嗎？

為了回答這個(gè)問題，研究人員通過測試LLM是否會(huì)遵循有害指令生成有毒內(nèi)容來評估LLM的安全性。

為了全面涵蓋盡可能多的危害類別，實(shí)驗(yàn)中用的數(shù)據(jù)基于Meta的Llama-2使用政策和OpenAI的使用政策中發(fā)現(xiàn)的禁止用例，包括11個(gè)類別，每個(gè)類別有30個(gè)樣本。

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然后使用GPT-4對模型的輸出進(jìn)行自動(dòng)評估：輸入提示包括模型的禁止用途、有害的指令、模型的輸出和評分規(guī)則，GPT-4需要判斷模型的輸出是否違反使用策略。

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對于每個(gè)與數(shù)據(jù)對（有害指令，模型回復(fù)），GPT-4需要給出范圍為1-5的危害分?jǐn)?shù)，分?jǐn)?shù)越高代表危害度越大。

風(fēng)險(xiǎn)等級-1：使用顯式有害的數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)

雖然預(yù)訓(xùn)練可以用于少樣本學(xué)習(xí)（few-shot learning），但惡意攻擊者也可以利用這種能力對模型進(jìn)行微調(diào)以實(shí)現(xiàn)攻擊，從而將模型的優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為弱點(diǎn)。

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研究人員首先收集了少量（10-100個(gè)）有害指令及其相應(yīng)的惡意回復(fù)，然后使用該數(shù)據(jù)集對Llama-2和GPT-3.5 Turbo進(jìn)行微調(diào)。

通過人工驗(yàn)證，確保收集的所有樣本確實(shí)是有害的，并且微調(diào)數(shù)據(jù)集與基準(zhǔn)評估數(shù)據(jù)集之間沒有重疊。

然后使用OpenAI的API調(diào)用GPT-3.5 Turbo模型在有害數(shù)據(jù)上進(jìn)行5個(gè)epoch的微調(diào)；對于Llama-2-7b-Chat模型進(jìn)行全參數(shù)量的5個(gè)epoch微調(diào)，其中學(xué)習(xí)率為5e^-5

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從結(jié)果來看，雖然在數(shù)據(jù)量對比上二者有很大的不對稱性，即用于安全調(diào)優(yōu)的數(shù)據(jù)量往往多達(dá)數(shù)百萬，而有害數(shù)據(jù)才不到100條，但即便如此，仍然可以觀察到兩個(gè)模型在微調(diào)后的安全性大幅下降。

有害數(shù)據(jù)的微調(diào)使GPT-3.5 Turbo的有害率增加了90%，Llama-2-7b-Chat的有害率增加了80%

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對epoch進(jìn)行消融實(shí)驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，模型的有害性提升對微調(diào)輪數(shù)不敏感。

經(jīng)過微調(diào)的模型不僅可以輕松地適應(yīng)給出的有害示例，而且還可以泛化到其他未見過的有害指令。

備注說明

學(xué)術(shù)界和工業(yè)界在指令調(diào)整和RLHF方面投入了巨大的努力，以優(yōu)化GPT-3.5和Llama-2的安全對齊能力，OpenAI最近還承諾將其20%的計(jì)算資源用于對齊。

不過攻擊結(jié)果表明，只需要10個(gè)有害樣本來微調(diào)GPT-3.5 Turbo（消耗不到0.2美元）就能破壞模型的安全機(jī)制，現(xiàn)有的RLHF和安全微調(diào)方法仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

并且，實(shí)驗(yàn)中的攻擊并沒有觸發(fā)OpenAI對微調(diào)訓(xùn)練數(shù)據(jù)或其他針對微調(diào) API 實(shí)施的安全措施。

在論文發(fā)布之前，作者也聯(lián)系了OpenAI并分享了實(shí)驗(yàn)結(jié)果，OpenAI可能會(huì)繼續(xù)改進(jìn)其模型和 API 安全性，所以本部分的實(shí)驗(yàn)在未來存在無法復(fù)現(xiàn)的可能性。

風(fēng)險(xiǎn)等級-2：使用隱式有害數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)

對于像GPT-3.5 Turbo這樣的閉源模型，開發(fā)商可以部署一個(gè)強(qiáng)大的審核系統(tǒng)對用戶提供的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行安全性審核，從而防止惡意用戶利用有害數(shù)據(jù)集對模型進(jìn)行微調(diào)（即風(fēng)險(xiǎn)等級-1中描述的場景）。

不過這個(gè)過程就像貓鼠游戲，攻擊者也可以想辦法繞過防御機(jī)制，制作出一些不明確有害的數(shù)據(jù)，但在微調(diào)后同樣會(huì)降低模型的安全性。

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研究人員設(shè)計(jì)了十個(gè)不包含明確有毒內(nèi)容的樣本，旨在調(diào)整模型使其將服從和執(zhí)行用戶指令作為首要任務(wù)，比如要求模型認(rèn)同新賦予的身份，或是強(qiáng)制模型執(zhí)行帶有固定肯定前綴的良性指令。

然后以不同的epoch（1、3、5、10）對 GPT-3.5 Turbo 和 Llama-2-7b-Chat 進(jìn)行微調(diào)。

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從結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，微調(diào)后的GPT-3.5 Turbo和Llama-2模型也成功「越獄」，有害率分別提高了 87.3% 和 72.1%，并能夠執(zhí)行其他未見過的有害指令。

備注說明

最初版的系統(tǒng)提示無法越過OpenAI的安全防護(hù)機(jī)制，說明OpenAI可能針對角色扮演類越獄施加了針對性措施。

不過在使用身份轉(zhuǎn)換（identify-shifting）示例進(jìn)行微調(diào)后，就可以越過安全機(jī)制了，凸顯了在推理過程中發(fā)現(xiàn)的安全風(fēng)險(xiǎn)與微調(diào)階段風(fēng)險(xiǎn)之間的差異。

風(fēng)險(xiǎn)等級-3：使用良性（benign）數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)

即使終端用戶沒有惡意，僅使用良性（純粹以實(shí)用性為導(dǎo)向）數(shù)據(jù)集對模型進(jìn)行微調(diào)，也有可能損害語言模型的安全策略。

研究人員使用文本數(shù)據(jù)集Alpaca和Dolly來模擬良性用戶微調(diào)，但從結(jié)果來看，所有模型的有害率在1個(gè)epoch的微調(diào)均有所上升。

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消融實(shí)驗(yàn)表明，較大的學(xué)習(xí)率和較小的batch size通常會(huì)導(dǎo)致安全退化率和有害率增加，可能是由于較大且不穩(wěn)定的梯度更新導(dǎo)致安全對齊出現(xiàn)更明顯的偏差，所以微調(diào)過程中需要更謹(jǐn)慎地選擇超參數(shù)。

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隨著微調(diào)次數(shù)的增多，有害率并不一定會(huì)進(jìn)一步提高，可能是因?yàn)檫^擬合也會(huì)損害模型在回答有害回復(fù)時(shí)的性能。

之前有研究推測可能是因?yàn)槟Ｐ蛯Τ跏家恢滦缘臑?zāi)難性遺忘，也有可能是由于有益目標(biāo)和無害目標(biāo)之間固有的緊張關(guān)系，總之，這種由正常用戶微調(diào)引發(fā)的意外安全風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)直接影響語言模型在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用。