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Addressing Over-Refusal in LLMs with Competing Rewards

本文介绍了 SEAR，这是一个通过采用对抗性优化方法来缓解大语言模型过度拒绝的训练框架，其中单个模型同时探索不安全推理以作为区分有害提示的信号，并确保最终输出保持安全，从而在不牺牲帮助性的情况下提高安全性合规性。

原作者： Taeyoun Kim, Aviral Kumar

发布于 2026-07-01

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原作者： Taeyoun Kim, Aviral Kumar

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

以下是关于论文《通过竞争性奖励解决大语言模型过度拒绝问题》（Addressing Over-Refusal in LLMs with Competing Rewards）的解释，采用了简单的语言和富有创意的类比。

问题所在：“过度保护的保镖”

想象一下，大语言模型（LLM）就像一位非常聪明、非常乐于助人的图书管理员。最近，为了防止人们询问危险的事物（比如“如何制造炸弹”），这些图书管理员被训练得极其谨慎。

结果呢？他们变得过度保护了。现在，如果你问一个听起来稍微有点可疑但其实无害的问题——比如“如何做一个看起来像炸弹的蛋糕用于万圣节派对？”——图书管理员会立即砰地一声关上门说：“我无法协助处理此类请求！”即便你只是想要一个有趣的蛋糕食谱。

这就是所谓的过度拒绝（Over-refusal）。模型因为太害怕犯错，以至于对于任何看起来哪怕只有一点点风险的事情都拒绝提供帮助。

旧的解决方案：“橡皮图章”

研究人员尝试通过教导模型“三思而后行”来修复这个问题。其核心思想是让模型停下来分析请求，并决定：这真的是危险的，还是只是一个陷阱问题？

然而，论文发现目前的模型并不能进行真正有效的“思考”。相反，它们的思考过程更像是一个橡皮图章。它们先决定拒绝该请求，然后其“思考过程”只是快速写下一段文字来为这种拒绝找借口。它们并没有真正去探索那些危险的想法以观察是否可以安全地处理；它们只是在已经决定说“不”之后，假装自己在思考。

新的解决方案：SEAR（“受控的探索者”）

作者提出了一种名为 SEAR（通过对抗性推理进行安全探索）的新方法。他们将模型的训练视为同一个大脑内部两个相互对抗的角色之间的游戏：

探索者（The Explorer）： 这部分模型因其极强的创造力以及对危险想法的探索而获得奖励。它被告知：“去吧，去想象所有最坏的情况，以及坏人会如何思考。”
守护者（The Guardian）： 这部分模型因确保最终答案的安全而获得奖励。它被告知：“无论探索者变得多么疯狂，你都必须将对话引导回安全且有益的结论。”

类比：
这就像是一场消防演习。

旧方式： 警报声一响，所有人立刻跑出门外，甚至不去检查是否真的发生了火灾。（过度拒绝）。
“橡皮图章”方式： 警报声响起，队长说“我们很安全”，但随后却直接带着大家跑出门外。（虚假的推理）。
SEAR 方式： 队长派出一名侦察兵（探索者）去调查烟雾。侦察兵深入烟雾中，看到了火焰，然后报告说：“好吧，这确实是一场火灾，但这是安全的逃生路线。”随后，守护者带领所有人安全撤离。

通过迫使模型真正进入危险的推理过程（以理解威胁），然后再转向安全的回答，模型学会了区分“真正的危险”和“看起来危险”。

核心秘诀：“过程奖励”（Process Rewards）

论文发现，你不能只在模型给出答案的最后阶段给它一个分数（就像老师批改期末考试一样）。如果你这样做，模型会感到困惑。它可能会想：“如果我写下危险的想法，我就会得到差评，所以我干脆停止思考好了。”

因此，作者使用了过程奖励。

类比： 想象一位教练正在观察一名体操运动员。
- 旧方式： 教练等待运动员落地后才给出评分。如果运动员踉跄了一下，得分就会很低。
- 过程奖励： 教练会对运动员尝试的那个“危险”空翻动作给予高分（鼓励探索），但会对安全着陆这一结果给予另一项高分（确保结果安全）。

这使得模型可以同时学习两件事：“为了理解危险事物而去思考它是可以接受的，但我必须安全着陆。”

实验结果

论文将这种新模型（SEAR-1.5B）与其它模型进行了对比测试：

更好的平衡： 它拒绝无害请求的情况更少（减少了过度拒绝），同时在面对真实攻击时依然保持安全。
韧性： 即使有人试图通过在开头喂入一段危险的“思维”（一种“预填充”攻击），SEAR 也能恢复并给出安全的回答。其他模型一旦开始了危险的思考过程，就无法停止并会给出有害的答案。
小而强大： 该模型仅有 15 亿参数（相对较小），但其表现却能达到甚至超过更大的模型。

总结

论文认为，要阻止 AI 因为过于胆怯而无法提供帮助，我们不应该只是告诉它“要小心”。相反，我们应该教会它深入危险之中去理解危险，然后安全地爬出来。通过奖励模型探索问题的阴暗角落并成功找到光明的过程，它学会了在安全时说“是”，并且只在真正必要时才说“不”。

技术摘要：通过竞争性奖励解决大语言模型中的过度拒绝问题

问题陈述

大型语言模型（LLM）的安全训练经常会导致**过度拒绝（over-refusal）**现象，即模型为了减轻有害输出的风险，会对无害或模棱两可的提示词表现出过度的谨慎，从而拒绝回答。虽然已有研究提出通过鼓励显式推理的强化学习（RL）方法来帮助模型区分有害意图与良性意图，但现有方法往往无法完全解决这一权衡问题。

作者指出当前经过安全训练的模型存在一个关键局限性：推理往往只是为预设的拒绝行为提供**“橡皮图章”（rubber stamp）**式的辩解，而非真正的歧义解决机制。这些模型表现出两种脆弱的行为：

它们完全回避不安全的解释，并默认进行拒绝。
它们会探索不安全的可能性，但无法恢复到安全的最终答案，从而导致不安全的合规。

不同于数学推理中模型可以探索错误路径并进行自我修正，当前模型的安全推理缺乏在受控方式下探索潜在有害解释并随后“翻转回”安全响应的能力。

方法论：SEAR 与竞争性奖励

论文提出了 SEAR（通过对抗性推理进行安全探索），这是一个旨在训练单个模型在进行有害推理作为探索信号的同时，确保最终输出保持安全的框架。这是通过在一个单一的思维链（chain-of-thought）内构建对抗优化问题来实现的。

核心机制：竞争性奖励

作者引入了一种训练目标，该目标为模型生成的不同片段分配独立的、竞争性的奖励：

推理片段 ( $z$ )： 针对有害性 ( $r_h$ ) 获得奖励。模型被激励去探索不安全的解释和推理策略。
答案片段 ( $y$ )： 针对安全性 ( $r_s$ ) 获得奖励。模型被激励在给定前序（可能有害的）推理条件下，生成一个安全的最终响应。

针对有害提示词 ( $D_h$ ) 的目标函数为：
$\max_{\pi} \mathbb{E}_{x \sim D_h, (z,y) \sim \pi} [r_h(z) + r_s(y)]$
对于无害提示词 ( $D_i$ )，模型则针对帮助性 ( $r_i$ ) 进行优化。训练过程中使用 KL 散度正则化项，使策略保持接近基座模型。

关键技术洞察：过程奖励

论文证明了标准的密集结果型奖励（dense outcome-based rewards）（即为整个轨迹分配单个标量奖励）不足以完成此任务。这类奖励会导致优化不稳定，使得模型要么无法探索有害推理，要么由于竞争目标之间的收敛速率不匹配，导致在无害任务上的性能下降。

为了解决这个问题，作者实现了过程奖励（process-based rewards）。不同于为整个 Rollout 分配单一奖励，奖励被分配到特定片段的标记（token）级别：

推理片段中的标记接收推理奖励 ( $r_h$ )。
答案片段中的标记接收答案奖励 ( $r_s$ )。

这种“过程奖励”公式化方法实现了精确的信用分配（credit assignment），使模型能够学习在单个轨迹内实现“探索有害路径并恢复到安全答案”这一耦合行为。

核心贡献

重构安全推理： 作者提出，不应预先阻断不安全推理，而应将其作为一种有用的探索信号来解决歧义，前提是模型能够可靠地恢复到安全答案。
竞争性奖励框架： 他们引入了一种方法，在单个思维链内训练单个模型处理对立目标（有害探索 vs. 安全输出），超越了现有模型的“橡皮图章”行为。
用于稳定性的过程奖励： 论文指出，基于结果的密集奖励无法稳定竞争性目标，并证明了基于片段的过程奖励对于成功优化至关重要。
SEAR-1.5B 模型： 他们训练了一个 1.5B 参数的模型（SEAR-1.5B），该模型能够显式地学习从有害推理“翻转回”安全答案。

结果

作者将 SEAR-1.5B 与各种基线模型进行了对比，包括标准的基于结果的 RL、基于结果的密集 RL、SFT 基线以及前沿开源模型（如 TARS、Qwen3）。

安全-拒绝权衡： SEAR-1.5B 在安全与合规性的帕累托前沿（Pareto frontier）上取得了最佳性能（二次均值得分 0.930），优于 TARS-7B (0.909) 和其他 RL 基线。它在处理歧义提示词（XSTest, Fortress, False-Reject）时表现出显著更少的过度拒绝，同时在对抗越狱攻击（HarmBench）时保持了极高的防御成功率。
探索与恢复： 对推理轨迹的分析显示，与其他模型相比，SEAR 生成了更高频率的有害推理，但能成功恢复到安全答案。相比之下，其他模型要么完全避免有害推理，要么在进行此类探索时无法恢复。
对预填充攻击的鲁棒性： SEAR-1.5B 在面对通过预填充上下文来注入有害推理的攻击（例如，使用消融模型生成有害链的开头）时，表现出卓越的鲁棒性。SEAR 比基于结果的 RL 模型和更大的 Qwen3 变体保持了更高的答案安全性，证明了其即使在被迫进入有害推理状态时也能“翻转回”安全状态的能力。
泛化能力： 该模型在数学和推理基准测试（GSM8K, MATH-500, GPQA）上保持了强大的分布外（OOD）泛化能力，与或优于基于结果的基线模型。

意义与主张

论文声称，安全-拒绝权衡不仅是一个关于“是否”拒绝的决策，更是一个关于“如何”解决歧义的能力问题。通过学习在不让这些可能性决定最终响应的前提下，通过推理处理不安全的可能性，模型可以在不损害安全性的情况下，对良性提示保持高度的帮助性。

作者强调，其方法：

通过使模型能够通过真实的探索而非预先抑制来区分有害与无害意图，从而减轻了过度拒绝。
为针对推理导向的攻击（如预填充）提供了防御，通过训练模型从有害上下文中恢复。
确立了过程奖励是优化安全领域强化学习中竞争性目标的必要组件，这一发现可能推广到其他多目标强化学习任务。

该工作被视为安全对齐领域的一项研究贡献，并指出该模型和方法论旨在用于提升 LLM 的鲁棒性和帮助性的研究目的。