基于LoRA的模型安全策略

基于LoRA的模型安全策略

在大语言模型微调过程中，安全策略是保障模型输出合规性的关键环节。本文将介绍如何基于LoRA微调框架实现模型安全策略。

安全LoRA微调原理

LoRA通过在预训练模型权重上添加低秩矩阵来实现微调，这为安全控制提供了新的可能性。我们可以设计专门的安全LoRA层，在模型输出前进行安全过滤。

import torch
import torch.nn as nn
from peft import LoraConfig, get_peft_model

# 创建安全LoRA配置
lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],  # 指定安全相关的注意力层
    lora_dropout=0.1,
    bias="none",
    modules_to_save=["classifier"]  # 保存分类器层用于安全判断
)

实现步骤

1. 构建安全LoRA层：在模型输出前插入LoRA模块进行敏感内容过滤
2. 训练安全LoRA权重：使用包含敏感内容的样本进行微调
3. 部署时注入安全策略：在推理阶段应用安全LoRA权重

可复现代码示例

# 安全LoRA模型构建
model = get_peft_model(base_model, lora_config)

class SafeLoRAModel(nn.Module):
    def __init__(self, model):
        super().__init__()
        self.model = model
        
    def forward(self, input_ids, attention_mask=None):
        outputs = self.model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
        # 应用安全LoRA层
        safe_output = self.apply_safety_lora(outputs.logits)
        return safe_output

通过这种方式，我们可以在不修改基础模型结构的前提下，实现模型安全策略的可插拔式部署。