基于案例推理：一种增强LLM安全性并减少过度拒绝的新方法

这项研究对LLM安全性的持续讨论做出了有价值的贡献。通过证明案例增强的深思熟虑对齐(CADA)的有效性，作者提供了一种可能平衡安全性和实用性的实用方法，这是部署LLM的关键挑战。这种方法为基于规则的安全机制提供了一种有前景的替代方案，因为基于规则的安全机制通常过于严格。

• •CADA提高了LLM的无害性和对攻击的鲁棒性。
• •该方法在保持多样化基准实用性的同时，减少了过度拒绝。
• •案例增强推理是仅规则的深思熟虑对齐的实用替代方案。