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PolygloToxicityPrompts: 大型语言模型中神经毒性退化的多语种评估
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文评估了多种语言模型在检测有害内容方面的能力，发现它们在判断毒性和识别微妙攻击时存在困难。研究提出了改进策略，强调数据选择的重要性，并开发了多语言安全基准，以提高模型的安全性和减少偏见。这些发现旨在指导AI系统的监管和改进。
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关键要点
- 研究评估了七种语言模型在28种语言中检测有害内容的能力，发现它们在判断毒性和识别微小攻击方面存在困难。
- 有效的数据选择过程被认为是避免预训练神经语言模型生成有毒内容的必要步骤。
- 大型语言模型在有毒内容分类和检测任务上表现良好，但在解毒化任务中仍需改进。
- ChatGPT的毒性反应受提示属性和设置的影响，创意写作任务的提示更易引发有毒反应。
- 减轻大型语言模型毒性的基本干预策略可能会降低对边缘化群体的覆盖率。
- 多语言环境中，通过自卫框架训练可以显著减少大型语言模型生成的不安全内容。
- 建立了第一个多语言安全基准（XSafety），发现非英语查询的不安全回复明显增多。
- 研究发现，给ChatGPT分配假想角色会增加生成结果的亵渎程度，反映出模型的歧视性偏见。
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延伸问答
大型语言模型在检测有害内容方面的表现如何？
大型语言模型在有毒内容分类和检测任务上表现良好，但在解毒化任务中仍需改进。
研究中提到的多语言安全基准是什么？
研究建立了第一个多语言安全基准（XSafety），用于评估大型语言模型的安全性。
如何改善大型语言模型的安全性？
有效的数据选择过程和自卫框架训练被认为是改善大型语言模型安全性的关键策略。
ChatGPT的毒性反应受哪些因素影响？
ChatGPT的毒性反应受提示的属性和设置影响，包括任务、领域、长度和语言。
研究发现的关于边缘化群体的覆盖率问题是什么？
基本的干预策略虽然优化了自动指标，但可能会减少对边缘化群体的文本和方言的覆盖率。
多语言环境中如何减少不安全内容的生成？
通过自卫框架进行训练可以显著减少大型语言模型在多语言环境中生成的不安全内容。
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