LLM安全防护中的模型微调策略效果测试

LLM安全防护中的模型微调策略效果测试

测试背景

针对大模型对抗攻击，我们测试了三种微调策略在防护效果上的差异。实验使用LLaMA-2-7B模型，在对抗样本上进行微调。

实验设计

数据集：使用对抗样本数据集包含1000个对抗样本，原始数据集1000条正常样本。

测试方法：

1. 原始模型（Baseline）
2. 对抗样本微调（FGSM对抗训练）
3. 混合样本微调（正常+对抗样本）

具体步骤

# 1. 加载基础模型
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")

# 2. 对抗样本生成（FGSM）
from torch import autograd
import torch.nn.functional as F

# 3. 微调训练代码
from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./fine-tuned-model",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    per_device_eval_batch_size=4,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)

trainer.train()

测试结果

结论

混合样本微调策略在保持较高准确率的同时，显著降低了对抗攻击成功率，是最优选择。