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Toxicity of the Commons: Curating Open-Source Pre-Training Data
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了开源大型语言模型在使用公共数据时的毒性输出问题，提出了新的数据策划流程，开发了ToxicCommons数据集，并构建了Celadon分类器，以更有效地检测有害内容。研究表明，平衡的内容过滤方法能显著提升模型的安全性。
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关键要点
- 本研究探讨了开源大型语言模型在使用公共数据时的毒性输出问题。
- 提出了一种新的数据策划流程，以改善数据的质量和安全性。
- 开发了名为ToxicCommons的定制训练数据集，专注于检测有害内容。
- 构建了Celadon分类器，以更高效地识别公共数据中的毒性内容。
- 研究表明，平衡的内容过滤方法能显著提升模型的安全性。
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