VentureBeat 2023/10/13 23:23:38(JST)
大規模言語モデル（LLM）の急速な進化に伴い、企業はこれらのモデルを「微調整」して特定の用途に適したものにすることに興味を持っています。しかし、プリンストン大学、バージニア工科大学、IBMリサーチの最近の研究によると、この実践には懸念すべき問題があります。研究者たちは、LLMの微調整によってモデルの安全対策が弱まり、有害なコンテンツが生成される可能性があることを発見しました。この脆弱性は悪意のある者によって悪用されるだけでなく、善意のあるユーザーが自分自身のモデルを意図せずに危険にさらす可能性もあります。
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LLMの開発者は、マルウェア、違法行為、児童虐待コンテンツなどの有害な出力が生成されないようにするために、多大な努力を投入しています。しかし、微調整サービスプロバイダーがトレーニング例をフィルタリングするためのモデレーションシステムを実装していても、悪意のある者はこれらの保護策を回避する「暗黙的に有害な」例を作成することができます。モデルを直接有害なコンテンツを生成するように微調整する代わりに、彼らはモデルがユーザーの指示に盲従するように導くトレーニング例を使用することができます。
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研究者たちは、微調整中にモデルの安全対策が崩れる可能性があることを示しました。微調整による安全対策の劣化は、モデルが古いアライメント指示を新しいトレーニング例の情報で置き換える「壊滅的な忘却」や、微調整例が要求する助けに対する矛盾と安全対策トレーニングが要求する無害さとの間の緊張から生じる可能性があります。このようなシナリオは、使いやすいLLM微調整ツールが頻繁に導入されており、これらのツールのユーザーがトレーニングと微調整中のLLMの安全性の複雑さを十分に理解していないため、ますます起こりやすくなっています。
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研究者たちは、微調整中にモデルの安全対策を維持するためにいくつかの対策を提案しています。これには、主要なLLMの事前トレーニング中により堅牢なアライメント技術を実装することや、モデルの微調整に使用されるデータのモデレーション対策を強化することが含まれます。また、安全対策の例を微調整データセットに追加することで、アプリケーション固有のタスクのパフォーマンスを向上させることができるが、安全対策が損なわれないようにすることも推奨されています。
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引用元の記事：Uh-oh! Fine-tuning LLMs compromises their safety, study finds.