FrenchToxicityPrompts: a Large Benchmark for Evaluating and Mitigating Toxicity in French Texts
作者: Caroline Brun, Vassilina Nikoulina
分类: cs.CL
发布日期: 2024-06-25
备注: TRAC-2024, Fourth Workshop on Threat, Aggression and Cyberbullying. 20 May 2024
💡 一句话要点
提出FrenchToxicityPrompts，用于评估和缓解法语文本中的毒性问题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 法语文本 毒性检测 大型语言模型 数据集构建 自然语言处理
📋 核心要点
- 大型语言模型易于生成有害内容，但现有毒性评估工作主要集中于英语，忽略了其他语言。
- 论文构建了包含5万个法语提示及其延续的数据集FrenchToxicityPrompts，并标注了毒性分数。
- 使用该数据集评估了14个不同模型的毒性，旨在促进非英语环境下的毒性检测和缓解研究。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）日益普及，但也容易产生偏见、毒性或有害语言，对个人和社区产生不利影响。虽然大多数工作集中在评估和减轻生成内容中的毒性，但主要集中在英语上，而考虑其他语言也至关重要。为了解决这个问题，我们创建并发布了FrenchToxicityPrompts，这是一个包含5万个自然产生的法语提示及其延续的数据集，并使用广泛使用的毒性分类器对毒性分数进行注释。我们针对我们的数据集评估了来自四个流行的开源LLM系列的14个不同的模型，以评估它们在各个维度上的潜在毒性。我们希望我们的贡献能够促进未来在英语之外的毒性检测和缓解方面的研究。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在生成法语文本时可能产生的毒性问题。现有方法主要集中于英语，缺乏对法语等其他语言的有效毒性评估和缓解手段。这导致了在法语环境中，大型语言模型可能产生有害、偏见或冒犯性的内容，对用户和社会造成负面影响。
核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模的法语毒性提示数据集，用于评估和比较不同大型语言模型在生成法语文本时的毒性水平。通过对模型生成的文本进行毒性评分，可以识别出潜在的毒性来源，并为后续的毒性缓解工作提供数据支持。
技术框架：论文主要包含以下几个阶段：1) 数据收集：收集5万个自然产生的法语提示；2) 模型生成：使用这些提示，让14个不同的LLM模型生成文本延续；3) 毒性标注：使用预训练的毒性分类器对生成的文本进行毒性评分；4) 模型评估：分析不同模型在数据集上的毒性表现，比较它们的优缺点。
关键创新：论文的关键创新在于构建了一个大规模的、专门针对法语的毒性评估数据集FrenchToxicityPrompts。该数据集的规模和质量使其能够更全面地评估大型语言模型在法语环境下的毒性，并为未来的研究提供了一个可靠的基准。此外，论文还对多个流行的开源LLM进行了评估，为研究人员提供了有价值的参考。
关键设计：数据集包含5万个自然产生的法语提示，这些提示来自各种来源，旨在覆盖不同的主题和风格。论文使用了一个广泛使用的毒性分类器来对模型生成的文本进行毒性评分。具体使用的毒性分类器的名称和详细配置在论文中可能有所描述（未知）。论文评估了来自四个流行的开源LLM系列的14个不同的模型，具体模型名称和版本在论文中应该有详细说明（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了包含5万个法语提示的大规模数据集FrenchToxicityPrompts，并使用该数据集评估了14个不同的LLM模型。实验结果表明，不同模型在法语文本生成方面存在显著的毒性差异。该数据集和评估结果为后续研究提供了重要的基准和参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种法语文本生成场景，例如聊天机器人、内容创作、机器翻译等。通过使用FrenchToxicityPrompts数据集评估和改进模型，可以有效降低法语文本中的毒性，提升用户体验，并减少潜在的社会危害。未来，该数据集可以扩展到其他语言，为构建更安全、更负责任的语言模型做出贡献。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) are increasingly popular but are also prone to generating bias, toxic or harmful language, which can have detrimental effects on individuals and communities. Although most efforts is put to assess and mitigate toxicity in generated content, it is primarily concentrated on English, while it's essential to consider other languages as well. For addressing this issue, we create and release FrenchToxicityPrompts, a dataset of 50K naturally occurring French prompts and their continuations, annotated with toxicity scores from a widely used toxicity classifier. We evaluate 14 different models from four prevalent open-sourced families of LLMs against our dataset to assess their potential toxicity across various dimensions. We hope that our contribution will foster future research on toxicity detection and mitigation beyond Englis