English(EN) Learning diverse attacks on large language models for robust red-teaming and safety tuning

新的GFlowNet方法生成多样化攻击以进行LLM安全微调

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-01 04:00

研究人员开发了一种新的方法，通过使用GFlowNets生成多样化且有效的攻击提示来对大型语言模型（LLM）进行红队测试。该方法旨在提高LLM抵御有害输出的鲁棒性。生成的提示已被证明对各种LLM有效，即使是经过安全微调的模型，并且可以在不同模型之间迁移。此外，使用该方法生成的提示进行安全微调的LLM，能够抵御其他基于强化学习的红队测试技术。 AI

影响通过提供一种更强大的方法来识别和减轻有害输出，从而增强了LLM的安全性。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Seanie Lee, Minsu Kim, Lynn Cherif, David Dobre, Juho Lee, Sung Ju Hwang, Kenji Kawaguchi, Gauthier Gidel, Yoshua Bengio, Esmeralda S. Whitammer, Moksh Jain · 2026-09-01 04:00

学习大型语言模型的各种攻击以实现强大的红队测试和安全调优

arXiv:2405.18540v3 Announce Type: replace Abstract: Red-teaming, or identifying prompts that elicit harmful responses, is a critical step in ensuring the safe and responsible deployment of large language models (LLMs). Developing effective protection against many modes of attack …

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