AAAIMar, 2022

驾驭内心恶魔：语言模型自我解毒

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TL;DR本文研究了语言模型在训练过程中产生有毒语言并放大的现象，分析研究了提示，解码策略和训练语料对于产生有毒输出的影响，提出一种简单而有效的 “解毒” 方法。和监督基准相比，我们提出的方法在多重设置下显示出更好的毒性降低和生成质量。
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发现论文，激发创造
  • 逐步解毒语言模型

    针对语言模型的解毒具有挑战性，本文提出了分解解毒过程、基于无毒提示的连续生成以及使用 Detox-Chain 进行有序连接的方法来实现显著的解毒和生成改进。

    Aug, 2023

  • 通过毒化逆转实现自我解毒的语言模型

    本文提出了一种轻量级方法，通过在预训练语言模型中添加负向指令来诱导模型生成无害内容，同时利用注意力层中的信息传递方式来逆转生成过程中的有害方向，实现语言模型自我脱毒。实验结果表明，我们的方法无需微调或额外组件，可达到与最先进方法相当的性能。

    Oct, 2023

  • 通过死路分析系统性地修正语言模型

    本文介绍了一种名为 “修正” 的方法，它利用了最新的强化学习文献中的死路理论，依据文本生成过程中各个阶段生成的文本可能被认为是有毒的概率来处理文本毒性问题，从而提高生成文本的质量和去毒能力。

    Feb, 2023

  • 使用有毒语料库对语言模型进行脱毒

    本研究探讨自回归语言模型生成的上下文倾向于产生不良偏见和毒性，提出使用有害文本作为附加资源组合两种去偏见方法来减少毒性，结果表明有害文本可以显着减少语言生成过程的毒性，为现有去偏见方法提供了补充。

    Apr, 2022

  • 让模型回应：透过提示依赖的视角解释语言模型去毒化

    通过使用特征归因方法，将几种受欢迎的脱敏方法应用于几种语言模型，并量化它们对结果模型的提示依赖性的影响，评估拟议反叙述微调的有效性并将其与驱动脱敏的强化学习进行比较，观察到两种方法之间的提示依赖性差异，尽管它们的脱敏表现类似。

    Sep, 2023

  • 清洗语言模型中的挑战

    我们探讨了一些减轻大型语言模型毒性的策略，并分析了这些策略对模型偏差和质量的影响。我们发现：虽然基本的干预策略可以有效地优化先前建立的自动指标，但这是以减少有关边缘化团体的文本和方言的语言模型覆盖率的代价。同时，我们还发现，在强减毒干预之后，人类评分员通常不会同意高自动毒性得分 - 这进一步凸显了仔细评估语言模型毒性涉及到的微妙之处。

    Sep, 2021

  • 清理语言模型风险边缘化少数群体声音

    本文研究了使用 LM 模型在 marginalized groups 中的应用，发现目前已有的毒性去除技术会降低模型在 marginalized groups 语言中的效用，因为这些技术削弱了 LM 模型的抗分布转移能力，导致各种失败。

    Apr, 2021

  • 基于 Transformer 的语言模型降低毒性的奖励建模

    本文提出了一种新的基于强化学习的语言模型去毒性方法 - Reinforce-Detoxify，通过引入新的奖励机制，它能够有效地检测出有毒的内容，并减轻与社会身份相关的无意识偏见。实验表明，Reinforce-Detoxify 方法在语言模型去毒性方面优于现有的去毒性方法，并且生成内容不太容易存在社会身份上的偏见。

    Feb, 2022

  • 探索域自适应训练对于大规模语言模型去毒化的极限

    本文系统性地研究了领域自适应训练方法，利用语言模型的生成能力产生无毒数据集达到更高的数据效率，通过实验证明了自生成方法可以有效降低大型语言模型毒性，即使使用小得多的训练数据，也可以在自动和人类评估中优于现有的基线方法，并且提出了适配器层训练方法来降低参数，实现了更好的毒性 - 困惑度平衡。

    Feb, 2022

  • 评估语言模型中神经毒性退化的 RealToxicityPrompts

    该研究通过创建 RealToxicityPrompts 数据集，使用多种文本生成方法实验了预训练神经语言模型生成有毒文本的能力，指出有效的数据选择过程是避免预训练神经语言模型生成有毒内容的必要步骤。

    Sep, 2020