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RTP-LX: 多语言情境下，LLM 能否评估毒性？
原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了大型语言模型在多语言环境中的安全挑战及减毒策略。研究表明，基本干预虽然能优化自动指标，但可能降低对边缘化团体的覆盖。低资源语言的恶意提示导致更多不安全回答，而高资源语言的训练未显著改善安全性。提出了多语言安全基准和自动评估方法，以提升模型的安全性和跨语言能力。
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关键要点
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基本干预策略可以优化自动指标，但可能降低对边缘化团体的覆盖率。
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低资源语言中的恶意提示导致更多不安全的回答，且无关回答增多。
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提高高资源语言的训练未显著改善安全性，表明预训练阶段存在瓶颈。
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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增多。
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提出了基于强化学习的攻击方法，显示LLMs在生成不可检测的内隐性毒性输出方面构成威胁。
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引入安全可靠的大型语言模型SR$_{ext {LLM}}$，显著减少不安全内容的生成。
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延伸问答
大型语言模型在多语言环境中面临哪些安全挑战？
大型语言模型在多语言环境中面临的安全挑战包括低资源语言中的恶意提示导致不安全回答，以及高资源语言的训练未显著改善安全性。
如何优化大型语言模型的毒性评估？
可以通过基本干预策略来优化自动指标，但这可能会降低对边缘化团体的覆盖率。
什么是XSafety？
XSafety是第一个多语言安全基准，用于评估大型语言模型的安全性，发现非英语查询的不安全回复增多。
低资源语言的恶意提示对模型有什么影响？
低资源语言中的恶意提示导致更多不安全的回答和无关回答，增加了模型的风险。
SR$_{ext {LLM}}$模型的作用是什么？
SR$_{ext {LLM}}$模型通过细致标注的数据集和多种方法识别潜在的不安全内容，并生成无害的变体，显著减少不安全内容的生成。
强化学习如何影响大型语言模型的毒性输出？
基于强化学习的攻击方法可以诱发LLMs生成不可检测的内隐性毒性输出，构成重大威胁。
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