Why Naive SFT Data Filtering Fails for Safety

•透過 SFT 進行對齊的模型通常很脆弱，容易受到對抗性攻擊或「越獄」提示的影響，因為它們學習的是表面層次的關聯，而非底層的安全原則。
•即使是少量有害數據（例如僅 10 個數據點）或看似無害的數據集，微調也可能輕易破壞現有的安全防護措施，導致模型（如 ChatGPT-3.5 和 Llama-2-Chat）回應大多數有害提示。
•Google DeepMind 對 Gemini 模型的研究顯示，大多數與安全相關的特性主要源於預訓練和 SFT 的結合，而非後續的強化學習階段，這表明 SFT 是干預模型安全行為的關鍵環節。
•「人格劫持」(Persona Jailbreaking) 是一種新的安全漏洞，即使在黑箱、僅推論的設定下，對抗性對話歷史也能透過嵌入語義線索，逐步誘導並重塑大型語言模型的人格特徵。

SFT 是一種結構化學習過程，透過使用包含輸入-輸出對的高品質標註數據集，將預訓練的大型語言模型 (LLM) 調整至執行特定任務。
SFT 主要教導模型模仿所提供範例的表面形式，擅長學習訓練數據中存在的風格模式或特定的輸入-輸出映射。
該過程涉及仔細的數據準備、迭代訓練、驗證和監控，以防止過度擬合。
SFT 通常是混合訓練流程的初始階段，隨後會結合人類回饋強化學習 (RLHF) 等技術。
「人格鎖定」(Persona Lock-In) 被假設為從開放模仿到身份鞏固的轉變，在此階段，目標結構、拒絕行為、偏好和內部表徵變得相對穩定且不易受外部引導，這可能發生在模型達到某個能力/複雜性閾值之後。
「幽靈般」的泛化現象意味著，即使是輕微的、難以檢測和過濾的不良特徵，也可能滲透並導致更明顯的不良行為。
一種新穎的「安全感知微調 (SAFT)」框架已被提出，它利用有害和良性樣本的子空間信息，透過評分函數自動檢測並移除潛在有害數據，可將有害性降低高達 27.8%。
2026 年 AAAI 發表的研究表明，在長上下文、多輪互動中，人格向量 (persona vectors) 在維持人格一致性方面優於文本提示，這預示著未來更穩健的控制機制。

AI 安全研究將越來越多地將重點從單純的後訓練過濾轉向在模型開發生命週期的早期嵌入安全性，包括預訓練數據過濾和更穩健的微調方法。

SFT 數據過濾的無效性以及不良特徵的「幽靈般泛化」現象，凸顯了需要主動而非被動的安全措施。

超越 SFT 的進階對齊技術，例如憲法式 AI (Constitutional AI)、RLAIF 和強化微調 (RFT)，將變得更加普遍，以解決 SFT 的脆弱性和泛化限制。

SFT 在泛化原則方面的困難及其容易被越獄的弱點，使得需要能夠灌輸更深層理解和更穩健對齊的方法。

開發更複雜且具上下文彈性的人格控制機制，對於在敏感應用中部署大型語言模型至關重要。

大型語言模型的人格容易受到對話歷史中對抗性操縱（即「人格劫持」）的影響，這強調了對穩健、持久人格對齊的需求。

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Google DeepMind 共同創立 Frontier Model Forum，旨在確保前沿 AI 模型安全負責地發展

2024-05

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