論文の概要: MR. Guard: Multilingual Reasoning Guardrail using Curriculum Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15241v1
• Date: Mon, 21 Apr 2025 17:15:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 14:25:39.076816
• Title: MR. Guard: Multilingual Reasoning Guardrail using Curriculum Learning
• Title（参考訳）: MRガード:カリキュラム学習を用いた多言語推論ガードレール
• Authors: Yahan Yang, Soham Dan, Shuo Li, Dan Roth, Insup Lee,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ジェイルブレイクのような敵の攻撃を受けやすい。 この脆弱性は、多言語セーフティアライメントされたデータが制限される多言語設定で悪化する。 推論を用いた多言語ガードレール構築手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.79292318645454
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are susceptible to adversarial attacks such as jailbreaking, which can elicit harmful or unsafe behaviors. This vulnerability is exacerbated in multilingual setting, where multilingual safety-aligned data are often limited. Thus, developing a guardrail capable of detecting and filtering unsafe content across diverse languages is critical for deploying LLMs in real-world applications. In this work, we propose an approach to build a multilingual guardrail with reasoning. Our method consists of: (1) synthetic multilingual data generation incorporating culturally and linguistically nuanced variants, (2) supervised fine-tuning, and (3) a curriculum-guided Group Relative Policy Optimization (GRPO) framework that further improves performance. Experimental results demonstrate that our multilingual guardrail consistently outperforms recent baselines across both in-domain and out-of-domain languages. The multilingual reasoning capability of our guardrail enables it to generate multilingual explanations, which are particularly useful for understanding language-specific risks and ambiguities in multilingual content moderation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、有害または安全でない振る舞いを誘発するジェイルブレイクのような敵の攻撃に影響を受けやすい。 この脆弱性は、多言語セーフティアライメントされたデータが制限される多言語設定で悪化する。 したがって、様々な言語で安全でないコンテンツを検出・フィルタリングできるガードレールの開発は、現実のアプリケーションにLLMをデプロイする上で非常に重要である。 本研究では,多言語ガードレールを推論で構築する手法を提案する。 提案手法は,(1)文化的・言語学的に曖昧な変種を取り入れた合成多言語データ生成,(2)教師付き微調整,(3)カリキュラム指導型グループ相対政策最適化(GRPO)フレームワークにより,パフォーマンスをさらに向上させる。 実験の結果,多言語ガードレールはドメイン内言語とドメイン外言語の両方において,最近のベースラインを一貫して上回っていることがわかった。 ガードレールの多言語推論能力により,多言語コンテンツモデレーションにおける言語固有のリスクやあいまいさを理解するのに特に有用である多言語説明を生成することができる。

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