論文の概要: Bielik Guard: Efficient Polish Language Safety Classifiers for LLM Content Moderation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07954v2
• Date: Wed, 11 Feb 2026 13:48:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-12 15:03:20.025239
• Title: Bielik Guard: Efficient Polish Language Safety Classifiers for LLM Content Moderation
• Title（参考訳）: Bielik Guard: LLMコンテンツモデレーションのための効率的なポーランド語安全分類器
• Authors: Krzysztof Wróbel, Jan Maria Kowalski, Jerzy Surma, Igor Ciuciura, Maciej Szymański,
• Abstract要約: ビエリク・ガード(英語: Bielik Guard)は、ポーランド語の安全分類法である。 ポーランドの6,885のテキストからなるコミュニティアノテーション付きデータセットに基づいて、これらのモデルは、Hate/Aggression、Vulgarities、Sexual Content、Crith、Self-Harmという5つの安全カテゴリのコンテンツを分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4349640169711269
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As Large Language Models (LLMs) become increasingly deployed in Polish language applications, the need for efficient and accurate content safety classifiers has become paramount. We present Bielik Guard, a family of compact Polish language safety classifiers comprising two model variants: a 0.1B parameter model based on MMLW-RoBERTa-base and a 0.5B parameter model based on PKOBP/polish-roberta-8k. Fine-tuned on a community-annotated dataset of 6,885 Polish texts, these models classify content across five safety categories: Hate/Aggression, Vulgarities, Sexual Content, Crime, and Self-Harm. Our evaluation demonstrates that both models achieve strong performance on multiple benchmarks. The 0.5B variant offers the best overall discrimination capability with F1 scores of 0.791 (micro) and 0.785 (macro) on the test set, while the 0.1B variant demonstrates exceptional efficiency. Notably, Bielik Guard 0.1B v1.1 achieves superior precision (77.65%) and very low false positive rate (0.63%) on real user prompts, outperforming HerBERT-PL-Guard (31.55% precision, 4.70% FPR) despite identical model size. The models are publicly available and designed to provide appropriate responses rather than simple content blocking, particularly for sensitive categories like self-harm.
• Abstract（参考訳）: 大言語モデル(LLM)がポーランド語アプリケーションにますます導入されるにつれて、効率的かつ正確なコンテンツ安全性分類器の必要性が高まっている。 MMLW-RoBERTa-baseに基づく0.1Bパラメータモデルと、PKOBP/polish-roberta-8kに基づく0.5Bパラメータモデルである。 ポーランドの6,885のテキストからなるコミュニティアノテーション付きデータセットに基づいて、これらのモデルは、Hate/Aggression、Vulgarities、Sexual Content、Crith、Self-Harmという5つの安全カテゴリのコンテンツを分類する。 評価の結果,両モデルが複数のベンチマークで高い性能を示した。 0.5B版はF1スコアが0.791(マイクロ)と0.785(マクロ)で最高の全体的な識別能力を提供するが、0.1B版は例外的な効率を示す。 特に、Bielik Guard 0.1B v1.1は、実際のユーザープロンプトに対して優れた精度(77.65%)と非常に低い偽陽性率(0.63%)を達成し、同じモデルサイズにもかかわらずHerBERT-PL-Guard(31.55%、FPR4.70%)を上回っている。 モデルは公開されており、単純なコンテンツブロッキングよりも適切なレスポンスを提供するように設計されている。

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