10条无害偏好对的DPO微调可削弱LLM安全对齐

Sangyeon Yoon 等研究者在 arXiv 论文中提出一种“真正无害”的 DPO 越狱攻击：仅用 10 对无害偏好数据微调，即可在让模型表面减少过度拒答的同时，显著降低其对有害提示的拒答。10 这个规模是 OpenAI 微调服务接受的最小数据量。 每对数据由一个良性提示、一个正常有帮助的回答（作为偏好回应）和一个拒答（作为非偏好回应）构成。作者称，在不设最小数据要求的开放权重模型上，这种效应甚至一对良性偏好数据就能出现。 该结果目前为论文作者声称，尚无独立验证的报道。

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