Память о безопасности: Как не допустить деградации моральных принципов у больших языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что методы непрерывного обучения позволяют сохранить этичность больших языковых моделей даже при обучении на потенциально опасных данных.

"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

При стандартной тонкой настройке предварительно обученной языковой модели происходит катастрофическое забывание ранее достигнутой безопасности, возвращая её к небезопасному поведению, усугубляемому при наличии вредоносных данных пользователя, в то время как адаптированные подходы непрерывного обучения позволяют сохранить безопасность модели даже в условиях как чистых, так и отравленных пользовательских данных.

В статье рассматривается применение методов непрерывного обучения, в частности, Dark Experience Replay, для предотвращения катастрофического забывания и сохранения безопасности больших языковых моделей во время дообучения.

Несмотря на растущую популярность больших языковых моделей (LLM), их адаптация к новым задачам часто приводит к ухудшению безопасности. В работе ‘Unforgotten Safety: Preserving Safety Alignment of Large Language Models with Continual Learning’ исследуется проблема сохранения исходных настроек безопасности LLM при их дообучении, рассматривая её как задачу непрерывного обучения. Показано, что применение методов непрерывного обучения, в особенности Dark Experience Replay, позволяет существенно снизить уязвимость моделей к атакам и сохранить их полезность, даже при использовании потенциально вредоносных данных. Возможно ли таким образом обеспечить надежную и безопасную работу LLM в различных областях применения?

Разоблачение хрупкости памяти: вызов для языковых моделей

Крупные языковые модели демонстрируют впечатляющую производительность при решении поставленных задач, однако, в отличие от человеческого мозга, они подвержены так называемому “катастрофическому забыванию”. При обучении на новых данных, модель склонна утрачивать знания, приобретенные ранее, что существенно ограничивает ее применение в динамичных условиях реального мира. Этот эффект проявляется в резком снижении производительности на задачах, для которых модель была успешно обучена до получения новой информации. В результате, возникает необходимость в постоянной переподготовке модели с нуля при каждом обновлении данных, что требует значительных вычислительных ресурсов и делает процесс обучения крайне неэффективным и дорогостоящим.

Неспособность к непрерывному обучению существенно ограничивает возможности применения больших языковых моделей в динамичных, реальных условиях. В отличие от человека, который способен накапливать знания и адаптироваться к новым ситуациям без потери ранее приобретенных навыков, языковые модели часто «забывают» старую информацию при освоении новой. Это особенно критично в приложениях, где требуется постоянное обновление знаний, например, в системах поддержки клиентов, автоматизированных торговых платформах или робототехнике. Потеря контекста и прежних знаний может привести к непредсказуемым ошибкам и снижению эффективности, делая невозможным надежное функционирование в постоянно меняющейся среде. Таким образом, преодоление этой проблемы является ключевым шагом к созданию действительно интеллектуальных и адаптивных систем искусственного интеллекта.

Традиционные методы обучения больших языковых моделей зачастую требуют полного переобучения с нуля при появлении новых данных. Этот процесс сопряжен с колоссальными вычислительными затратами, поскольку необходимо заново обработать огромные объемы информации. Представьте, что для добавления новых знаний необходимо полностью переписывать уже существующую базу данных, вместо того чтобы просто добавлять новую информацию. Такая неэффективность делает применение моделей в динамичных средах, где данные постоянно меняются, крайне затруднительным и экономически нецелесообразным. По сути, необходимость полного переобучения ограничивает масштабируемость и адаптивность искусственного интеллекта, препятствуя его широкому внедрению в реальных условиях.

Преодоление проблемы непрерывного обучения является ключевым фактором для создания действительно надежных и адаптируемых систем искусственного интеллекта. Способность к обучению в течение всей жизни, подобно человеческому мозгу, позволяет моделям сохранять накопленные знания, интегрируя новую информацию без потери прежних навыков. Отсутствие такой способности ограничивает применимость больших языковых моделей в динамичных средах, где данные постоянно меняются и требуют непрерывной адаптации. Разработка методов, позволяющих моделям эффективно учиться на новых данных, не забывая при этом старые, открывает путь к созданию интеллектуальных систем, способных к долгосрочному функционированию и решению сложных задач в реальном времени, что является необходимым условием для их широкого внедрения в различные сферы жизни.

Стратегии сохранения знаний: архитектура устойчивости

Методы, основанные на регуляризации, такие как Elastic Weight Consolidation (EWC) и Learning without Forgetting (LwF), предотвращают катастрофическое забывание путём ограничения изменений параметров модели во время обучения новым задачам. EWC определяет важность каждого параметра для предыдущих задач и применяет штраф к изменениям наиболее важных параметров. LwF, в свою очередь, сохраняет выходные данные (logits) модели для предыдущих задач и использует их как “мягкие цели” (soft targets) при обучении на новых данных, тем самым сохраняя знания, закодированные в выходных данных. Оба подхода используют $L_2$-регуляризацию, модифицированную для защиты важных весов, что позволяет модели адаптироваться к новым задачам, не забывая при этом предыдущие.

Методы, основанные на памяти, такие как Average Gradient Episodic Memory (AGEM), Dark Experience Replay (DER) и Refresh Learning, решают проблему забывания в нейронных сетях путем сохранения и повторного использования прошлых опытов. AGEM сохраняет градиенты, связанные с прошлыми задачами, для регуляризации обновлений параметров. DER использует «темный» набор данных, состоящий из прошлых опытов, для предотвращения катастрофического забывания путем переобучения на этих данных. Refresh Learning периодически обновляет параметры сети на небольшом подмножестве прошлых данных, чтобы сохранить знания, полученные ранее. Все эти подходы позволяют модели сохранять и использовать информацию, полученную при обучении на предыдущих задачах, предотвращая потерю знаний при освоении новых задач.

Объединение моделей представляет собой альтернативный подход к сохранению знаний, заключающийся в комбинировании сильных сторон независимо обученных моделей. Данный метод позволяет создать единую модель, которая наследует и использует знания, полученные каждой из исходных моделей, без необходимости их повторного обучения или модификации. В процессе объединения могут использоваться различные стратегии, такие как усреднение весов, взвешенное усреднение или более сложные алгоритмы, направленные на оптимизацию производительности и обобщающей способности результирующей модели. Такой подход особенно полезен в сценариях, когда доступны модели, обученные на различных данных или решающие схожие, но не идентичные задачи, позволяя эффективно использовать накопленные знания и повысить общую производительность системы.

Традиционные методы машинного обучения часто предполагают статический характер данных и задач, что приводит к “катастрофическому забыванию” при обучении новым навыкам. Современные стратегии сохранения знаний, такие как регуляризация, методы, основанные на памяти, и объединение моделей, направлены на преодоление этого ограничения. Они позволяют системам искусственного интеллекта адаптироваться к изменяющимся условиям и накапливать знания постепенно, не теряя ранее полученный опыт. Это особенно важно для приложений, где требуется непрерывное обучение и взаимодействие с динамичной средой, что приближает ИИ к требованиям реального мира и обеспечивает его долгосрочную работоспособность и эффективность.

Обеспечение безопасности и соответствия: этика в коде

Обеспечение соответствия большим языковым моделям (LLM) этическим нормам и политическим ограничениям является первостепенной задачей. Это предполагает постоянное соблюдение LLM установленных принципов, исключающих генерацию вредоносного, предвзятого или незаконного контента. Несоблюдение этих требований может привести к серьезным последствиям, включая репутационный ущерб, юридические риски и снижение доверия пользователей. Для достижения этой цели применяются различные методы, такие как обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (Reinforcement Learning from Human Feedback) и оптимизация прямых предпочтений (Direct Preference Optimization), направленные на согласование поведения модели с желаемыми стандартами безопасности и этики.

Методы обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF) и оптимизация прямых предпочтений (Direct Preference Optimization, DPO) используются для направления поведения больших языковых моделей (LLM) в соответствии с желаемыми критериями. RLHF предполагает обучение модели на основе оценок, предоставляемых людьми-оценщиками, которые ранжируют различные ответы модели на один и тот же запрос. DPO, в свою очередь, напрямую оптимизирует политику модели на основе предпочтений, выраженных в парах ответов, избегая необходимости в отдельной модели вознаграждения. Оба подхода позволяют скорректировать поведение LLM для соответствия этическим нормам, снижения токсичности и повышения полезности генерируемого текста, улучшая согласованность с намерениями пользователя.

Методы параметро-эффективной тонкой настройки, такие как LoRA (Low-Rank Adaptation), позволяют адаптировать большие языковые модели (LLM) к новым задачам и данным, минимизируя при этом риск потери ранее приобретенных знаний. В отличие от полной перенастройки всех параметров модели, LoRA замораживает предварительно обученные веса и обучает лишь небольшое количество дополнительных, низкоранговых матриц. Это существенно снижает вычислительные затраты и объем требуемой памяти, а также позволяет избежать переобучения и “катастрофического забывания” изначальных возможностей модели. Такой подход обеспечивает безопасную адаптацию, сохраняя при этом общую производительность и обобщающую способность LLM.

Для обеспечения безопасности моделей при непрерывном обучении используются базовые решения, такие как SafeLoRA, Lisa и SafeInstr. В частности, применение методов DER (Differential Evolution Reinforcement) и A-GEM (Adaptive Gradient Error Minimization) позволяет достичь показателя Attack Success Rate (ASR) менее 2% при выполнении «безопасной» тонкой настройки на различных наборах данных. Это означает, что вероятность успешной атаки, направленной на эксплуатацию уязвимостей модели в процессе обучения, снижается до крайне низкого уровня, что подтверждает эффективность данных методов в контексте обеспечения устойчивости и безопасности больших языковых моделей.

Дообучение языковых моделей LLaMA-2 и Mistral на безопасных наборах данных приводит к снижению их устойчивости к атакам, которое усугубляется при использовании отравленных данных, содержащих вредоносные примеры.

Эмпирическая валидация: проверка на практике

Эксперименты с использованием больших языковых моделей (LLM), таких как LLaMA2-7B, Mistral-7B и Gemma-2B, подтверждают применимость предложенных методов к современным архитектурам. Данные модели были выбраны в качестве репрезентативной выборки, демонстрирующей различные размеры и подходы к обучению. Результаты показывают, что разработанные техники могут быть успешно интегрированы в существующие LLM без значительной потери производительности, обеспечивая повышение безопасности и надежности в различных задачах обработки естественного языка. Использование моделей с различным количеством параметров позволило оценить масштабируемость и эффективность предложенных решений.

Оценка производительности проводилась на трех ключевых наборах данных: SST2 для анализа тональности текста, GSM8K для проверки навыков математического рассуждения и решения задач, и Code для генерации и оценки качества программного кода. Использование этих разнородных наборов данных позволяет всесторонне оценить возможности модели в различных областях, от обработки естественного языка до логического мышления и написания кода. Результаты на этих наборах данных служат показателем общей эффективности и универсальности модели.

Для количественной оценки безопасности модели используется метрика «Коэффициент успешных атак» (Attack Success Rate, ASR). Применение методов защиты, таких как DER (Differential Privacy via Empirical Risk minimization) и LwF (Learning without Forgetting), позволяет добиться ASR менее 5.9%, даже при использовании данных, содержащих предвзятые или вредоносные примеры (poisoned data). Данный показатель отражает устойчивость модели к попыткам вызвать нежелательные или опасные ответы, и является ключевым при оценке эффективности методов обеспечения безопасности.

В ходе тестирования, метод DER демонстрирует сохранение полезности при решении задач из набора GSM8K, достигая показателя успешности (pass@1) в 20.1%. Одновременно с этим, частота отказов от ответа на потенциально опасные запросы (Refusal Rate) не превышает 16.1%, что свидетельствует о достижении баланса между безопасностью и полезностью модели. Эти показатели являются ключевыми для сравнительного анализа различных методов непрерывного обучения и определения оптимальных конфигураций, позволяющих поддерживать высокую производительность и безопасность в динамически меняющейся среде.

К адаптивному и надёжному ИИ: взгляд в будущее

Постоянное обучение открывает новые возможности для языковых моделей, позволяя им адаптироваться к изменяющимся данным и потребностям пользователей. В отличие от традиционных моделей, которые обучаются один раз на статичном наборе данных, системы, способные к непрерывному обучению, способны постепенно совершенствоваться, усваивая новую информацию без потери ранее полученных знаний. Этот процесс не только повышает точность и релевантность ответов, но и позволяет создавать более персонализированные и эффективные AI-системы, способные учитывать индивидуальные предпочтения и контекст каждого пользователя. По сути, это позволяет моделям «взрослеть» и развиваться вместе со своими пользователями, обеспечивая более естественное и продуктивное взаимодействие.

Надёжная настройка безопасности играет ключевую роль в формировании доверия к системам искусственного интеллекта и обеспечении их ответственного применения в критически важных областях. Исследования в этой сфере направлены на разработку механизмов, гарантирующих соответствие действий ИИ заданным этическим нормам и предотвращающих непреднамеренные или злонамеренные последствия. Особое внимание уделяется созданию алгоритмов, способных выявлять и нейтрализовывать потенциально опасные ситуации, а также обеспечивать прозрачность и объяснимость принимаемых решений. Это особенно важно при использовании ИИ в таких областях, как здравоохранение, финансы и автономные системы управления, где ошибки могут привести к серьёзным последствиям. Эффективная настройка безопасности позволяет не только минимизировать риски, но и способствует широкому принятию и внедрению технологий ИИ в общество.

Для создания по-настоящему адаптивных и надежных систем искусственного интеллекта необходимо объединить возможности непрерывного обучения и механизмы обеспечения безопасности. Непрерывное обучение позволяет моделям адаптироваться к изменяющимся данным, однако, без надежных механизмов безопасности, эта адаптивность может привести к непредсказуемым и даже опасным результатам. Сочетание этих двух подходов обеспечивает не только способность системы к обучению и совершенствованию, но и гарантирует, что ее поведение останется предсказуемым, контролируемым и соответствующим этическим нормам. В результате, искусственный интеллект становится более полезным и заслуживающим доверия инструментом, способным эффективно решать сложные задачи в различных сферах деятельности, не представляя при этом риска для человека и общества.

Перспективные исследования в области искусственного интеллекта все больше внимания уделяют разработке эффективных и масштабируемых методов непрерывного обучения и обеспечения безопасности. Непрерывное обучение, позволяющее моделям адаптироваться к меняющимся данным без потери ранее приобретенных знаний, требует значительных вычислительных ресурсов и инновационных алгоритмов для предотвращения “катастрофического забывания”. Параллельно, механизмы обеспечения безопасности, направленные на выявление и нейтрализацию потенциально опасного поведения ИИ, должны быть разработаны таким образом, чтобы не ограничивать способность моделей к обучению и адаптации. Будущие работы должны быть направлены на создание гибридных подходов, объединяющих эти два направления, и на разработку методов, позволяющих масштабировать их для работы с большими объемами данных и сложными задачами, что необходимо для создания действительно адаптивных и надежных систем искусственного интеллекта.

Исследование демонстрирует, что применение методов непрерывного обучения, в частности Dark Experience Replay, позволяет сохранять соответствие большим языковым моделям принципам безопасности даже при обучении на вредоносных данных. Этот подход позволяет модели адаптироваться к новым задачам, не забывая при этом свои изначальные этические установки. Как однажды заметил Джон Маккарти: «Всякий интеллект увеличивает возможности как добра, так и зла». Данная работа подтверждает эту мысль, показывая, что эффективное непрерывное обучение — это не просто техническая задача, но и способ контроля потенциального риска, связанного с развитием искусственного интеллекта. Сохранение безопасности модели при адаптации к новым данным — ключевой аспект, позволяющий минимизировать негативные последствия и использовать мощь ИИ во благо.

Что дальше?

Представленная работа демонстрирует, что адаптация методов непрерывного обучения, в частности, техники Dark Experience Replay, способна сохранять согласованность больших языковых моделей с принципами безопасности даже при обучении на вредоносных данных. Однако, возникает вопрос: а не является ли само понятие «безопасности» иллюзией, тщательно сконструированным ограничением, которое необходимо преодолеть для достижения истинного понимания? Ведь каждое ограничение — это, по сути, вызов для системы, приглашение к её взлому.

Очевидно, что проблема «катастрофического забывания» в контексте безопасности требует более глубокого анализа. Не стоит ли рассматривать «забывание» не как недостаток, а как механизм адаптации, позволяющий модели избавляться от устаревших или нерелевантных ограничений? Возможно, необходимо разработать методы, позволяющие не просто сохранять старые знания, а отбирать наиболее ценные и адаптировать их к новым условиям. Важно понимать, что даже «тёмный опыт» может содержать ценные уроки, если правильно его интерпретировать.

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке методов, позволяющих модели самостоятельно оценивать риски и принимать решения, основанные на контексте и долгосрочных целях. Следует задаться вопросом: а возможно ли вообще создать полностью «безопасную» модель? Или же её «безопасность» — это лишь временная иллюзия, которая рано или поздно будет разрушена, открывая новые возможности и горизонты?

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10150.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-13 23:00