Sichere Inferenzzeit-Ausrichtung von großen Sprachmodellen: Ein neuer Ansatz zur Risikominderung

Sichere KI-Interaktionen: Neue Verfahren zur Inferenzzeit-Ausrichtung großer Sprachmodelle

Große Sprachmodelle (LLMs) haben in den letzten Jahren beeindruckende Fortschritte erzielt, von der Textgenerierung und Übersetzung bis hin zur Beantwortung komplexer Fragen. Trotz ihrer Fähigkeiten bergen LLMs das Risiko, unerwünschte, voreingenommene oder gar schädliche Inhalte zu generieren. Herkömmliche Methoden zur Ausrichtung von LLMs, wie Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), sind rechenintensiv und anfällig für Overfitting. Ein vielversprechender Ansatz zur Lösung dieser Herausforderungen liegt in der Optimierung der Sicherheit während der Inferenz, also zum Zeitpunkt der Anwendung des Modells.

Inferenzzeit-Ausrichtung: Ein neuer Ansatz für mehr Sicherheit

Aktuelle Forschung konzentriert sich zunehmend auf die Ausrichtung von LLMs während der Inferenzzeit. Dieser Ansatz bietet den Vorteil, dass das Modell selbst nicht neu trainiert werden muss, was Zeit und Ressourcen spart. Ein aktuelles Forschungspapier stellt ein Verfahren vor, das die sichere Generierung von Antworten durch LLMs mit einer Wahrscheinlichkeit nahe eins, also "almost surely", gewährleisten soll. Der Kern dieser Methode liegt in der Formulierung der sicheren Antwortgenerierung als ein beschränkter Markov-Entscheidungsprozess (MDP) innerhalb des latenten Raums des LLMs.

Ein entscheidender Aspekt dieses Ansatzes ist die Einführung eines Sicherheitszustands, der die Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien während der Generierung der Antwort überwacht. Durch die Lösung des MDP im latenten Raum, unter Berücksichtigung dieses Sicherheitszustands, lassen sich formale Sicherheitsgarantien ableiten. Diese theoretische Grundlage ermöglicht die Entwicklung praktischer Implementierungen, die die Sicherheit von LLMs während der Inferenzzeit erhöhen, ohne die Modellgewichte zu verändern.

InferenceGuard: Praktische Umsetzung für sichere Inferenz

Auf Basis des beschriebenen Ansatzes wurde "InferenceGuard" entwickelt, eine Methode zur praktischen Umsetzung der Inferenzzeit-Ausrichtung. InferenceGuard zielt darauf ab, ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Aufgabenerfüllung zu finden. Erste empirische Ergebnisse zeigen, dass InferenceGuard im Vergleich zu bestehenden Inferenzzeit-Ausrichtungen effektiver darin ist, sichere und gleichzeitig relevante Antworten zu generieren. Tests mit verschiedenen LLMs, wie Alpaca-7B und Beaver 7B-v3, zeigen vielversprechende Ergebnisse hinsichtlich der Sicherheit der generierten Antworten.

Herausforderungen und Zukunftsperspektiven

Die Entwicklung von sicheren und gleichzeitig leistungsfähigen LLMs ist eine komplexe Aufgabe. Es reicht nicht aus, lediglich die Generierung von unsicheren Inhalten zu verhindern, beispielsweise durch triviale Antworten oder das Verweigern einer Antwort. Das Ziel ist es, Modelle zu entwickeln, die sowohl sicher als auch informativ und nützlich sind. Die Forschung im Bereich der Inferenzzeit-Ausrichtung ist vielversprechend und bietet das Potenzial, die Sicherheit von LLMs deutlich zu verbessern, ohne dabei die Leistungsfähigkeit einzuschränken. Weitere Forschung ist notwendig, um die Robustheit und Skalierbarkeit dieser Verfahren zu untersuchen und sie für den breiten Einsatz in realen Anwendungen vorzubereiten.

Die Entwicklung von Methoden wie InferenceGuard stellt einen wichtigen Schritt in Richtung einer verantwortungsvollen Nutzung von LLMs dar. Durch die Integration von Sicherheitsmechanismen direkt in den Inferenzprozess können die Risiken von unerwünschten Inhalten minimiert und das Vertrauen in KI-Systeme gestärkt werden.

Bibliographie: Aligning Large Language Models During Inference Time. Paperreading Club - Almost Surely Safe Alignment of Large Language Models at Inference-Time. Alignment Faking in Large Language Models. Information Theoretic Measures of Alignment for Large Language Models. Large Language Models Can Be Easily Distracted by Irrelevant Context. Almost Surely Safe Alignment of Large Language Models at Inference-Time. Alignment Faking in Large Language Models. Information Theoretic Tutorial for ISIT 2024. Generative AI and Large Language Models for Science. AutoML in the Age of Large Language Models.