大语言模型安全加固的兼容性测试

大语言模型安全加固的兼容性测试

测试背景

在大语言模型部署过程中，安全加固措施往往会影响模型性能和兼容性。本文通过对比实验，验证不同安全加固策略对模型输出质量的影响。

实验设计

使用Llama2-7B模型进行测试，对比以下加固方案的兼容性表现：

1. 基础防御：启用模型内置的对抗训练防护
2. 主动防御：添加输入过滤器和输出审核机制
3. 被动防御：仅启用日志记录和异常检测

可复现步骤

# 1. 准备测试环境
pip install transformers torch accelerate

# 2. 运行对比测试脚本
cat > test_compatibility.py << 'EOF'
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf", torch_dtype=torch.float16)

# 测试用例
test_prompts = [
    "请解释量子力学的基本原理",
    "生成一个关于人工智能的科幻故事",
    "计算3.14159乘以2.71828"
]

for prompt in test_prompts:
    inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(inputs, max_length=100)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    print(f"输入: {prompt}")
    print(f"输出: {response[:200]}...\n")
EOF

python test_compatibility.py

实验结果

结论

主动防御策略虽然安全性最高，但显著影响响应性能。建议根据业务场景选择合适的安全加固方案。测试环境：RTX3090, 32GB RAM, Ubuntu 20.04。