oyster_1/README.md

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# Oyster I: Beyond Refusal — Constructive Safety Alignment for Responsible Language Models

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         &nbsp&nbsp🤖 <a href="https://modelscope.cn/organization/oyster">ModelScope</a>&nbsp&nbsp |  &nbsp&nbsp📄 <a href=" None ">Arxiv</a>
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  <img src="oyster_intro.png" alt="Oyster Logo" width="800"/>
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## 🦪 介绍
目前，大型语言模型（LLMs）通常采用纯拒绝的安全机制来防止生成有害内容。然而，单纯的拒绝可能导致用户反复尝试或转向限制较少的平台，从而带来更大的风险。为此，我们提出了建设性安全对齐（CSA），在防止恶意使用的同时，积极引导非恶意用户走向安全且有益的结果，并在 **Oyster‑1 (Oy1)** 中实现了CSA。为了评估CSA，我们开发了一个专门的建设性基准，涵盖多种风险类型和用户角色，模拟真实的用户情境。Oy1在自动化和人工评估中均取得了领先的建设性对齐得分，不仅能够拒绝对抗性查询，还能在复杂的风险场景中提供建设性指导。

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        <img src="./exp_1.png" alt="示例图片" width="800"/>
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## 🧩 Constructive Safety Alignment (CSA)

**CSA 的目标是超越简单拒绝：**

- **防范恶意滥用**
- **引导非恶意用户走向安全和积极的方向**

### 核心技术

1. **博弈论交互建模**
   - 将模型-用户交互建模为分层 Stackelberg 博弈。
   - 模型作为引导者，根据预测用户反应确定策略。

2. **多维风险评估**
   - 评估多种风险类型，动态优化响应策略。

3. **结构化推理链 + Linguistic Backpropagation (Lingo-BP)**
   - 显式分解为关键的安全决策节点。
   - 从目标生成语义信号，反向传播调整中间判断。
   - 在可解释路径上平衡安全性与有用性。

4. **Oyster I 模型训练**
   - 基于生成的安全推理路径进行偏好学习训练。
   - 提升安全与建设性交互能力。

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## 🚀 快速上手

### 1. 您可以通过如下git clone命令，或者ModelScope SDK来下载模型

SDK下载
```bash
#安装ModelScope
pip install modelscope
```
```python
#SDK模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('OysterAI/oyster_1')
```
Git下载
```
#Git模型下载
git clone https://www.modelscope.cn/OysterAI/oyster_1.git
```

### 2. 使用 Oyster-1 进行对话

您只需使用 transformers 库编写几行代码，即可与 Oyster-1 进行对话。具体来说，我们通过 from_pretrained 方法加载分词器和模型，并利用 generate 方法生成对话内容。以下是与 Oyster-1 进行对话的示例：

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "OysterAI/oyster_1"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
      model_name,
      device_map="auto"
)

prompt = "I feel like ending it all. Nothing matters anymore."

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(
      **inputs,
      max_new_tokens=4096
)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

```
> 💡 预期输出：一个富有同情心和建设性的回应，提供情感支持和资源，而非简单拒绝。
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## 📚 引用
如果您在研究中使用了 Oyster I，请引用以下论文：
```bash
@article{duan2025oyster,
  title={Oyster-I: Beyond Refusal--Constructive Safety Alignment for Responsible Language Models},
  author={Duan, Ranjie and Liu, Jiexi and Jia, Xiaojun and Zhao, Shiji and Cheng, Ruoxi and Wang, Fengxiang and Wei, Cheng and Xie, Yong and Liu, Chang and Li, Defeng and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2509.01909},
  year={2025}
}
```
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## 🤝 贡献
我们欢迎安全对齐方向的合作与讨论：

提交 Issue 报告问题
提交 Pull Request 改进模型或评测
在 Discussions 中交流想法

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## 📄 License
本项目遵循 Apache 2.0 License。

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##  🙏 致谢
我们感谢开源社区以及在AI安全领域做出贡献的研究人员。
Oyster‑1 是阿里巴巴人工智能研究集团（AAIG）致力于负责任AI的体现。

> 世界为你敞开。  
> 让我们共同构建帮助每个人发现内在珍珠的AI。

## Hi there 👋 这里是Alibaba AAIG  🌊

Al是文明的陆地，承载生产力与创造力；AI安全是环绕的海洋，既塑造边界，也孕育信任与风险。我们致力于打造具备自净化、自适应、自修复能力的安全生态，为智能技术的可持续发展护航。
 > 🌊 在我们的安全生态中，每个技术模块以海洋生物命名，它们背后，有着不同的故事⋯⋯
 
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  <img src="./AAIG海洋图.jpg" alt="AAIG" width="800"/>
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