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TOOL · CL_206119 · Aug 18 · 04:00

PL-Guard架构将大语言模型接地与推理分离，以增强安全性

研究人员推出了一种新颖的神经符号架构PL-Guard，旨在通过分离语义接地和策略推理来增强大语言模型（LLM）的安全性。该方法使用带有谓词和ProbLog规则的符号策略接口，其中本地LLM将提示-响应对接地为谓词概率，而ProbLog执行显式的概率规则推理。在XSTest基准上的评估表明，与基础模型相比，PL-Guard将不安全合规率从22.0%显著降低到0.5%，优于LLM作为裁判的基线。然而，这种改进伴随着更高的过度拒绝率，表明安…