arXiv · cs.CL· Israel Abebe Azime·· 8 天前AI 评分34
AfriGuard：面向非洲语言的安全与稳健拒答数据集
AfriGuard: Safety and Robust Refusal For African Languages
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Israel Abebe Azime
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.26474v1
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AI 导读
研究者推出 AfriGuard，一个覆盖 10 种非洲语言和英语、用于研究有害意图、安全类别理解与拒答行为的多语言数据集。实验发现护栏模型在安全意图与类别分类上落后于开源和闭源 LLM，模型 F1 普遍低于 60%，且对不安全提示常因语言表达不当造成偶然不协助而非真正拒答。基于 AfriGuard 训练的护栏模型性能可比肩最高 30 倍规模的模型，其拒答检测器平均性能提升 43.9%，监督微调也能显著提升安全表现。
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