論文の概要: PolygloToxicityPrompts: Multilingual Evaluation of Neural Toxic Degeneration in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09373v2
• Date: Mon, 20 May 2024 15:07:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 20:06:02.602557
• Title: PolygloToxicityPrompts: Multilingual Evaluation of Neural Toxic Degeneration in Large Language Models
• Title（参考訳）: PolygloToxicity Prompts:大規模言語モデルにおける神経毒性の多言語的評価
• Authors: Devansh Jain, Priyanshu Kumar, Samuel Gehman, Xuhui Zhou, Thomas Hartvigsen, Maarten Sap,
• Abstract要約: 既存の毒性ベンチマークは圧倒的に英語に焦点を当てている。 PTP(PolygloToxicity Prompts)は、17言語にまたがる自然発生プロンプト425Kの大規模多言語毒性評価ベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.996123856250065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) have led to their extensive global deployment, and ensuring their safety calls for comprehensive and multilingual toxicity evaluations. However, existing toxicity benchmarks are overwhelmingly focused on English, posing serious risks to deploying LLMs in other languages. We address this by introducing PolygloToxicityPrompts (PTP), the first large-scale multilingual toxicity evaluation benchmark of 425K naturally occurring prompts spanning 17 languages. We overcome the scarcity of naturally occurring toxicity in web-text and ensure coverage across languages with varying resources by automatically scraping over 100M web-text documents. Using PTP, we investigate research questions to study the impact of model size, prompt language, and instruction and preference-tuning methods on toxicity by benchmarking over 60 LLMs. Notably, we find that toxicity increases as language resources decrease or model size increases. Although instruction- and preference-tuning reduce toxicity, the choice of preference-tuning method does not have any significant impact. Our findings shed light on crucial shortcomings of LLM safeguarding and highlight areas for future research.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、その広範なグローバル展開をもたらし、包括的および多言語毒性評価に対する安全性の要求を確実にしている。 しかし、既存の毒性ベンチマークは圧倒的に英語に重点を置いており、他の言語にLSMをデプロイする重大なリスクを負っている。 PTP(PolygloToxicity Prompts)は、17言語にまたがる自然発生425Kの大規模多言語毒性評価ベンチマークである。 我々は、Webテキストに自然に発生する毒性の不足を克服し、1億以上のWebテキスト文書を自動的にスクラップすることで、様々なリソースを持つ言語にまたがるカバレッジを確保する。 PTPを用いて,60 LLMのベンチマークにより,モデルサイズ,プロンプト言語,指示および選好学習法が毒性に及ぼす影響について検討した。 特に,言語資源の減少やモデルサイズの増加に伴い,毒性が増大することがわかった。 指導・嗜好調整は毒性を低下させるが、選好調整法の選択は大きな影響を与えない。 LLMの安全確保と今後の研究分野のハイライトに光を当てた。

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