論文の概要: Breaking mBad! Supervised Fine-tuning for Cross-Lingual Detoxification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16722v1
• Date: Thu, 22 May 2025 14:30:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.357213
• Title: Breaking mBad! Supervised Fine-tuning for Cross-Lingual Detoxification
• Title（参考訳）: クロスリンガルデトキシ化のための微調整を改良したmBad!
• Authors: Himanshu Beniwal, Youngwoo Kim, Maarten Sap, Soham Dan, Thomas Hartvigsen,
• Abstract要約: クロス・リンガル・デトキシフィケーション(Cross-lingual Detoxification)は、大規模言語モデルにおいて毒性を緩和するパラダイムである。 本研究では, クロスディストリビューション設定における毒性低下を解析し, 非有害タスクに対するモデル性能への影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.7516400680833
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) become increasingly prevalent in global applications, ensuring that they are toxicity-free across diverse linguistic contexts remains a critical challenge. We explore "Cross-lingual Detoxification", a cross-lingual paradigm that mitigates toxicity, enabling detoxification capabilities to transfer between high and low-resource languages across different script families. We analyze cross-lingual detoxification's effectiveness through 504 extensive settings to evaluate toxicity reduction in cross-distribution settings with limited data and investigate how mitigation impacts model performance on non-toxic tasks, revealing trade-offs between safety and knowledge preservation. Our code and dataset are publicly available at https://github.com/himanshubeniwal/Breaking-mBad.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)がグローバルなアプリケーションでますます普及するにつれて、様々な言語文脈で毒性のない言語であることを保証することは、依然として重要な課題である。 これは、毒性を緩和し、異なるスクリプトファミリ間で高レベルの言語と低レベルの言語間でのデトックス化を可能にする言語横断パラダイムである。 我々は,504の広範囲な設定による言語間脱毒効果を解析し,限定データによるクロスディストリビューション設定の毒性低下を評価するとともに,非有害なタスクに対するモデル性能への影響を緩和し,安全性と知識保存のトレードオフを明らかにする。 私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/himanshubeniwal/Breaking-mBad.comで公開されています。

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