Безопасность языковых моделей: новый подход к многоязычию

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают способ повысить безопасность больших языковых моделей на разных языках без переобучения, используя перенос знаний о безопасности.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Усиление активности «безопасных» нейронов на английском языке закономерно снижает частоту вредоносных ответов в различных языковых моделях, подтверждая тем самым их универсальное влияние на обеспечение безопасности.

Метод основан на редактировании весов нейронной сети с использованием низкоранговой адаптации для улучшения устойчивости к взлому и повышения безопасности на языках с ограниченными ресурсами.

Несмотря на значительные успехи в разработке больших языковых моделей, обеспечение их безопасности на разных языках остается сложной задачей, особенно для языков с ограниченными ресурсами. В работе ‘Multilingual Safety Alignment Via Sparse Weight Editing’ предложен новый, не требующий обучения, подход к выравниванию безопасности многоязычных моделей, основанный на редактировании весов. Авторы показали, что путем переноса безопасных представлений из языков с богатыми ресурсами в языки с ограниченными ресурсами посредством низкорангового редактирования весов, удается существенно снизить успешность атак без ущерба для общих возможностей модели. Возможно ли дальнейшее развитие данного подхода для создания универсальных и безопасных многоязычных LLM, способных эффективно функционировать в любых лингвистических условиях?

Растущие ставки безопасности больших языковых моделей

Современные большие языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющую способность генерировать текст, имитирующий человеческую речь, однако эта же мощь сопряжена со значительными рисками. Исследования показывают, что LLM могут выдавать предвзятые, дискриминационные или даже откровенно вредоносные высказывания, отражая предрассудки, содержащиеся в обучающих данных, или поддаваясь манипуляциям посредством специально разработанных запросов. Эта уязвимость представляет серьезную проблему, поскольку LLM все шире применяются в различных областях — от автоматизации клиентской поддержки до создания новостного контента, — и потенциальный ущерб от их некорректной работы может быть весьма значительным. Таким образом, разработка эффективных механизмов контроля и смягчения этих рисков становится критически важной задачей для обеспечения безопасного и этичного использования LLM.

Традиционные методы обеспечения безопасности, разработанные для более простых систем искусственного интеллекта, оказываются все менее эффективными в отношении современных больших языковых моделей (LLM). Скорость развития LLM и изобретательность злоумышленников, создающих так называемые “атакующие примеры” (adversarial attacks), опережают возможности адаптации существующих защитных механизмов. Эти атаки, часто незаметные для человеческого глаза, способны заставить модель генерировать нежелательный или даже опасный контент, обходя стандартные фильтры и ограничения. Таким образом, возникает необходимость в разработке принципиально новых подходов к обеспечению безопасности, способных предвидеть и нейтрализовать постоянно усложняющиеся угрозы, связанные с развитием LLM.

По мере увеличения возможностей больших языковых моделей (БЯМ) возрастает и потенциал их неправомерного использования, что требует разработки надежных и упреждающих методов согласования этих систем с человеческими ценностями. Недостаточно просто реагировать на возникающие проблемы; необходим проактивный подход, включающий в себя разработку алгоритмов, устойчивых к манипуляциям, и внедрение механизмов, гарантирующих соответствие генерируемого контента этическим нормам. Это подразумевает не только технические решения, но и глубокое понимание социокультурного контекста, а также постоянный мониторинг и адаптацию стратегий безопасности в ответ на новые угрозы и уязвимости. Игнорирование этого аспекта может привести к серьезным последствиям, включая распространение дезинформации, усиление предвзятости и даже использование БЯМ в злонамеренных целях.

Анализ перекрытия множеств нейронов безопасности между языками показывает, что иерархическое обучение с подкреплением (HRL) демонстрирует более значительное совпадение, в то время как обучение с низким уровнем детализации (LRL) имеет меньшее перекрытие как с HRL, так и между собой.

Кросс-лингвистические вызовы в согласовании LLM

Многоязычные большие языковые модели (LLM) демонстрируют различия в производительности и безопасности в зависимости от языка. Это связано с тем, что данные для обучения и процессы тонкой настройки часто смещены в пользу английского языка, что приводит к снижению эффективности и увеличению риска генерации небезопасного контента на других языках. Исследования показывают, что модели могут быть более склонны к генерации токсичного контента, предвзятых суждений или дезинформации на языках, которые недостаточно представлены в обучающих данных. Следовательно, для адекватной оценки безопасности многоязычных LLM необходимы специализированные методы оценки, учитывающие лингвистические и культурные особенности каждого языка, а также требующие более детального анализа потенциальных рисков для каждого языкового контекста.

Существующие бенчмарки для оценки безопасности больших языковых моделей (LLM) зачастую не охватывают весь спектр потенциальных рисков в различных лингвистических контекстах. Это связано с тем, что большинство оценочных наборов данных разрабатываются преимущественно для английского языка и не учитывают специфические культурные, социальные и лингвистические нюансы других языков. В результате, LLM, демонстрирующие приемлемые показатели безопасности на английском языке, могут генерировать небезопасный или предвзятый контент при работе с другими языками. Недостаточное покрытие различных языков и культур приводит к неполной оценке безопасности, что создает риски при развертывании многоязычных LLM в реальных условиях.

Метод «Translation-Test Pipeline» (ТТП) предоставляет способ предварительной оценки безопасности многоязычных больших языковых моделей (LLM) путем перевода входных данных на целевой язык, генерации ответа и обратного перевода для оценки сохранения смысла. Однако, ТТП сталкивается с трудностями, связанными с обеспечением семантической эквивалентности между исходным и переведенным текстом. Различные языки обладают уникальными грамматическими структурами, идиомами и культурными особенностями, что может приводить к искажению смысла при переводе. Это, в свою очередь, может приводить к ложноположительным или ложноотрицательным результатам при оценке безопасности, поскольку LLM может правильно отвечать на переведенный вопрос, но отвечать неправильно на исходный, или наоборот. Неспособность адекватно учитывать эти нюансы представляет собой значительное ограничение для использования ТТП в качестве надежного инструмента оценки безопасности во всех языковых контекстах.

Разреженное редактирование весов: параметрически эффективное решение

Редактирование разреженных весов представляет собой перспективный подход к согласованию больших языковых моделей (LLM) без необходимости проведения дополнительного обучения. Вместо полной перенастройки модели, данный метод модифицирует лишь минимальное подмножество её весов, что значительно снижает вычислительные затраты и требования к данным. Это достигается путём целенаправленного изменения небольшого количества параметров, достаточного для корректировки поведения модели в соответствии с желаемыми критериями безопасности и этическими нормами. Эффективность подхода заключается в возможности внесения существенных изменений в поведение LLM, затрагивая при этом лишь незначительную часть от общего числа параметров, что делает его экономически выгодным и практичным решением.

Метод Sparse Weight Editing достигает высокой эффективности за счет использования решений в замкнутой форме и преобразований низкого ранга. Эксперименты показывают, что значительные улучшения в безопасности и согласованности модели достигаются даже при низких значениях ранга $r$ (например, $r=8$ , $r=16$ ). Это свидетельствует о том, что необходимые для улучшения безопасности изменения концентрируются в подпространстве относительно небольшой размерности, что позволяет модифицировать лишь малую часть параметров модели без существенной потери производительности в основных задачах.

Ограничение проекции на нулевое пространство является ключевым элементом метода Sparse Weight Editing, обеспечивающим сохранение основных возможностей языковой модели при внесении изменений, направленных на улучшение её соответствия заданным требованиям. Данное ограничение гарантирует, что модификации весов, вносимые для достижения желаемого поведения, происходят в подпространстве, ортогональном подпространству, определяющему базовые знания и способности модели. Фактически, это означает, что изменения весов происходят в направлении, минимизирующем влияние на исходную функциональность модели, предотвращая деградацию её производительности при решении стандартных задач. Математически, это реализуется путем проецирования изменений весов на нулевое пространство матрицы Гессе исходной модели, что обеспечивает сохранение её существующих знаний и способностей.

Раскрытие безопасности через внутренние представления

Успех метода разреженного редактирования весов напрямую связан с существованием так называемых “нейронов безопасности” внутри больших языковых моделей. Исследования показывают, что эти специфические нейроны играют критическую роль в механизмах, отвечающих за предотвращение генерации вредоносного или нежелательного контента. Определив и аккуратно отредактировав веса этих нейронов, можно значительно повысить устойчивость модели к различным атакам, направленным на обход её защитных механизмов. Эффективность данного подхода подтверждается тем, что даже незначительное изменение весов «нейронов безопасности» приводит к существенному снижению вероятности успешной атаки, при этом сохраняется способность модели выполнять полезные задачи и демонстрировать высокие результаты в стандартных тестах.

Исследования показали, что в многоязычных языковых моделях существуют так называемые “нейроны лингвистического перекрытия” — специализированные элементы, отвечающие за обработку общих концепций и структур, присутствующих в различных языках. Эти нейроны служат своеобразным мостом, позволяющим модели переносить знания и рассуждения между языками. Понимание роли этих нейронов открывает возможности для целенаправленной настройки и выравнивания модели, обеспечивая более согласованные и надежные результаты в многоязычной среде. Вместо глобальных изменений, можно воздействовать непосредственно на эти “перекрывающиеся” нейроны, улучшая способность модели к кросс-лингвистическому обобщению и снижая вероятность ошибок при переводе или обработке информации на разных языках. Такой подход позволяет повысить безопасность и точность многоязычных моделей, сохраняя при этом их способность к решению сложных задач.

Постоянное применение данной методики редактирования весов демонстрирует снижение вероятности успешных атак (Attack Success Rate, ASR) на различные языковые модели, независимо от их размера. Наблюдаемые результаты показывают уменьшение ASR на несколько процентных пунктов. Важно отметить, что при этом сохраняется полезность моделей: оценка по тестам MGSM и M-MMLU практически не изменяется, что свидетельствует о минимальном влиянии на способность к решению задач после применения данной техники. Таким образом, достигается повышение безопасности без существенной потери функциональности, что делает её перспективной для широкого применения в различных областях обработки естественного языка.

К устойчивым и адаптируемым LLM

Редактирование разреженных весов, или точечное изменение параметров языковых моделей, представляет собой перспективный подход к созданию более безопасных и соответствующих человеческим ценностям систем. Вместо полной перенастройки модели, этот метод позволяет целенаправленно корректировать лишь небольшую часть её весов, ответственных за конкретное поведение или предвзятости. Исследования показывают, что даже незначительные изменения в ключевых параметрах могут существенно повлиять на генерацию текста, снижая вероятность появления нежелательного контента или предвзятых суждений. Такой подход не только экономит вычислительные ресурсы, но и обеспечивает более точный контроль над поведением модели, позволяя создавать системы, которые лучше соответствуют этическим нормам и ожиданиям пользователей. В перспективе, это может привести к разработке более надежных и предсказуемых языковых моделей, способных решать широкий спектр задач без риска генерации вредоносной или неточной информации.

Исследования, направленные на выявление и использование ключевых нейронных представлений в больших языковых моделях, открывают перспективные пути для более точного управления их поведением. Ученые полагают, что внутри этих моделей существуют специфические нейроны и связи, отвечающие за обработку определенных концепций или задач. Идентифицируя эти критически важные элементы, становится возможным целенаправленно корректировать их активность, добиваясь желаемых изменений в ответах модели, например, повышая ее надежность или уменьшая предвзятость. Такой подход, в отличие от глобальной перенастройки всех параметров, позволяет достичь более эффективного и контролируемого выравнивания модели с человеческими ценностями и предпочтениями, что может привести к созданию более безопасных и полезных интеллектуальных систем.

Перспективная стратегия параметрической адаптации открывает возможности для широкого распространения безопасных и надёжных больших языковых моделей. В отличие от трудоёмких и ресурсозатратных методов переобучения всей модели, этот подход позволяет добиться желаемого поведения, изменяя лишь небольшую часть параметров. Это значительно снижает требования к вычислительным мощностям и объёмам данных, делая технологию доступной для более широкого круга исследователей и разработчиков, в том числе в условиях ограниченных ресурсов. Подобная демократизация доступа к безопасным LLM способна стимулировать инновации в самых разных областях — от персонализированного образования и здравоохранения до автоматизации рутинных задач и создания новых творческих инструментов, открывая новые перспективы для развития искусственного интеллекта и его применения на благо общества.

Исследование демонстрирует, что даже сложные системы, такие как многоязычные большие языковые модели, подвержены уязвимостям. Авторы предлагают элегантный подход к повышению безопасности, используя метод редактирования весов с низким рангом для переноса представлений о безопасности из языков с большим количеством ресурсов в языки с меньшим количеством ресурсов. Этот процесс можно сравнить с реверс-инжинирингом системы, выявляя и корректируя её слабые места. Как однажды заметил Джон фон Нейманн: «В науке не бывает принципиальных отличий между игрой и серьёзной деятельностью.» Это особенно верно в контексте безопасности ИИ, где постоянная проверка и совершенствование являются ключевыми. Метод, описанный в статье, позволяет эффективно «взломать» существующие ограничения, повышая устойчивость модели к атакам и обеспечивая более безопасное взаимодействие.

Что дальше?

Представленная работа демонстрирует, что безопасность многоязычных больших языковых моделей — не абсолютная величина, а скорее, вопрос переноса представлений. Если «безопасные нейроны» существуют в одном языке, то их можно, посредством тонкой настройки весов, заставить «заговорить» и на другом. Однако, подобный «переводчик» не решает проблему в корне. Остается открытым вопрос о том, что происходит, когда модель сталкивается с языком, для которого не существует «донора» безопасности? Или, что еще более интересно, что если сама концепция «безопасности» культурно обусловлена?

Метод, основанный на низкоранговой адаптации, выглядит элегантно, но неизбежно наталкивается на вопрос о масштабируемости. Каждый новый язык требует поиска и адаптации соответствующих «безопасных нейронов», что превращает процесс в бесконечную гонку вооружений. Нельзя ли создать универсальный «безопасный модуль», независимый от языка, или это иллюзия, подобная поискам философского камня?

В конечном счете, представленное исследование лишь подтверждает старую истину: правила существуют, чтобы их проверять. И если система безопасности не может быть взломана, значит, она еще недостаточно хорошо понята. Поиск уязвимостей — это не деструктивный акт, а необходимый этап в построении действительно надежной и безопасной системы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.22554.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-27 18:46