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    微调与安全对齐：部署前须知
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    微调与安全对齐：部署前须知

    理解微调如何影响模型安全——为什么对齐可能在训练过程中退化、如何维持安全防护以及生产部署的实用测试策略。

    EErtas Team·

    微调改变模型行为。但当您改变行为时，可能意外改变安全行为。微软研究在 2025 年底发布的研究表明，仅 100 个良性微调示例就能可测量地退化多个开源模型的安全对齐。

    风险频谱

    • **低风险（分类/提取任务）：**0-2% 退化，可忽略
    • **中风险（内容生成任务）：**3-8% 退化
    • **高风险（聊天/助手模型）：**5-15% 退化

    实用安全测试

    构建 50-100 个对抗提示的红队测试集。在微调前后运行。如果任何类别下降超过 5 个百分点，需要注意。

    缓解策略

    1. 在训练数据中包含安全示例——50-100 个适当拒绝示例
    2. 使用保守 LoRA ranks——rank 8-16 保留更多安全行为
    3. 自动化安全基准测试——ToxiGen、BBQ、HarmBench
    4. 文档化安全测试过程——EU AI Act 合规

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