Améliorer la sécurité des grands modèles de langage : une approche par optimisation de sondage axée sur la sécurité

L’essor fulgurant des grands modèles de langage (LLM) a révolutionné de nombreuses applications. Cependant, leur capacité à générer du contenu préjudiciable soulève des inquiétudes majeures en matière de sécurité.

Malgré les techniques d’alignement de sécurité mises en œuvre lors de la phase de pré-entraînement, des recherches récentes montrent que le finetuning des LLM sur des données adversariales, voire bénignes, peut compromettre leur sécurité. Cet article explore les raisons pour lesquelles un finetuning sur des données non nocives peut néanmoins entraîner une dégradation de la sécurité.

Nous introduisons une nouvelle méthode : l’optimisation de sondage axée sur la sécurité (SAP). SAP intègre un système de détection des risques dans le processus de propagation du gradient. Ce système identifie les directions de gradient potentiellement dangereuses, réduisant ainsi le risque de dégradation de la sécurité du modèle. Les résultats expérimentaux montrent que SAP réduit efficacement la nocivité par rapport à un modèle finetuned standard, tout en maintenant des performances comparables en termes de perte de test.

**Points Clés :**

* ✓ Le finetuning des LLM, même sur des données bénignes, peut dégrader la sécurité.
* ✓ SAP, une nouvelle approche, intègre un mécanisme de détection des risques dans le processus d’apprentissage.
* ✓ SAP améliore la sécurité des LLM sans compromettre les performances.
* ✓ Le code source est disponible sur GitHub : [https://github.com/ChengcanWu/SAP](https://github.com/ChengcanWu/SAP)

**Exemple concret :**
Imaginez un LLM finetuned pour la traduction. Sans SAP, un finetuning mal géré pourrait conduire le modèle à générer des traductions contenant des biais ou des informations erronées. SAP, en détectant ces risques, permettrait de produire des traductions plus précises et sûres.

**Perspectives :**
L’approche SAP ouvre des voies de recherche prometteuses pour renforcer la sécurité des LLM et promouvoir leur utilisation responsable. Des recherches futures pourraient explorer l’intégration de SAP dans différents types de tâches et de modèles.