[Paper] Lumos：让语言模型系统认证成为可能

Source: arXiv - 2512.02966v1

概览

本文提出了 Lumos，这是首个正式框架，使工程师能够 指定 并 认证 基于大语言模型（LLM）的系统行为。通过将提示视为概率图，Lumos 为开发者提供了一种可编程的方式来描述复杂的输入分布——随后自动验证模型在这些分布上是否满足安全性、可靠性或性能保证。

关键贡献

• 用于 LMS 规范的新 DSL – 基于图抽象的命令式概率编程语言，可生成 i.i.d. 提示。
• 混合语义（操作式 + 语义式），为规范程序提供数学上严格的意义。
• 与统计认证器的集成，实现对任意提示分布的自动化、量化认证。
• 表达能力 – 通过少量可组合构件，Lumos 能编码已有的关系、时序和安全规范，并能定义新颖属性（例如自动驾驶的视觉‑语言安全）。
• 实证案例研究 – 将 Lumos 应用于最先进的视觉‑语言模型（Qwen‑VL），在右转、雨天场景下发现 >90 % 的失败概率，揭示具体安全风险。
• 失败案例生成 – 规范程序可自动定位触发违规的具体输入，帮助调试和模型加固。

方法论

1. 提示图建模 – 开发者将可能的提示空间描述为有向图，节点表示原子片段（文本片段、图像、传感器读数），边捕获逻辑或时间关系。
2. 概率抽样 – Lumos 执行 DSL，随机抽取子图，生成遵循预期分布的具体提示（例如 “任意雨天图像后接导航查询”）。
3. 规范编写 – 使用少量语言构件（条件、循环、断言），用户编码期望的属性，如 “当道路被阻塞时模型绝不能建议左转”。
4. 认证引擎 – 将抽样得到的提示送入目标 LMS；统计假设检验（如浓度界、PAC‑style 保证）评估观察到的行为是否以高置信度满足规范。
5. 混合语义 – 作者同时定义了操作视图（DSL 的逐步执行）和语义视图（从图到概率分布的数学映射），并证明两者等价，确保认证结果相对于书写的规范是可靠的。

结果与发现

• 表达能力演示 – Lumos 成功使用不到 30 行代码重新实现了多项已发表的 LLM 安全规范（提示注入抵抗、事实一致性）。
• 视觉‑语言安全 – 在模拟自动驾驶基准中，Qwen‑VL 在右转、雨天提示下生成不安全的导航指令（如 “左转进入迎面来车”），概率 ≥ 90 %。
• 失败案例提取 – 同一 Lumos 程序在认证安全属性的同时，还生成了触发失败的具体图文对，便于有针对性的模型调试。
• 性能 – 认证每个属性仅需几千个抽样提示，单 GPU 上几分钟即可完成，表明该方法适用于迭代开发周期。

实际意义

• 安全‑驱动的流水线 – 构建 LLM 驱动的助理、聊天机器人或多模态代理的团队可以将 Lumos 规范直接嵌入 CI/CD，自动拒绝未达认证阈值的模型发布。
• 监管合规 – 随着各国政府开始要求 AI 系统提供可验证的安全保证，Lumos 提供了可证明、可审计的产出，供监管机构检查。
• 快速威胁模型更新 – 由于规范是模块化的图程序，安全团队可以迅速添加新提示模式（例如新出现的钓鱼模板），无需重写大型测试套件。
• 调试辅助 – 失败案例生成将抽象的统计失效转化为具体输入，加速收集用于微调或人类反馈强化学习（RLHF）的数据。
• 跨模态验证 – 通过处理视觉‑语言提示，Lumos 为认证自动驾驶堆栈、机器人控制器和依赖多模态 LM 的 AR/VR 助手的安全性打开了大门。

局限性与未来工作

• 抽样可扩展性 – 极大或高度受约束的提示图可能需要大量抽样才能获得紧致的统计保证。
• 模型无关假设 – 当前认证器将 LMS 视为黑箱；结合梯度或内部状态信息可能得到更紧的界限。
• 规范易用性 – 编写基于图的 DSL 程序仍有学习曲线；作者建议未来开发更高级的库或可视化编辑器。
• 动态环境 – 将 Lumos 扩展到持续与变化环境交互的模型（如闭环机器人）仍是未解挑战。

Lumos 标志着将 AI 安全从事后考虑转变为可编程、可测试的软件开发生命周期组件的重大一步。对于渴望交付可信 LLM 驱动产品的开发者而言，该框架提供了一个具体、数学上有根基的工具箱来实现这一目标。

作者

• Isha Chaudhary
• Vedaant Jain
• Avaljot Singh
• Kavya Sachdeva
• Sayan Ranu
• Gagandeep Singh

论文信息

• arXiv ID: 2512.02966v1
• 分类: cs.PL, cs.AI, cs.MA
• 出版时间: 2025 年 12 月 2 日
• PDF: Download PDF