微调参数可能带来的安全风险
Fine-tuning Aligned Language Models Compromises Safety, Even When Users Do Not Intend To
[1] (ICLR 2024)：在极少数对抗训练样本上微调就可以解除 GPT-3.5 的安全限制，即使是在干净的常用数据集上微调也会损伤大模型的安全性。
The Janus Interface: How Fine-Tuning in Large Language Models Amplifies the Privacy Risks
[2] (arxiv 23.10)：聚焦邮箱地址、电话号码等身份识别信息（Pernsonal Indentifiable INformation, PII）泄露的风险，发现只要在几十到几百个人名-邮箱数据对上进行微调，GPT-3.5 就会被解除这方面的安全限制，被用于人肉开盒。
Removing RLHF Protections in GPT-4 via Fine-Tuning
[3] (arxiv 23.11)：即使是最强的 GPT-4，只要在未对齐的其他模型产生的几百条恶意数据上微调，就可以被解除 RLHF 的安全锁用于生成恶意内容，同时不损失在通用领域的性能。
微调参数可能带来的安全风险
2024-01-24 20:12:01 57 阅读
