Qorgau: Evaluating LLM Safety in Kazakh-Russian Bilingual Contexts

📄 arXiv: 2502.13640v2 📥 PDF

作者: Maiya Goloburda, Nurkhan Laiyk, Diana Turmakhan, Yuxia Wang, Mukhammed Togmanov, Jonibek Mansurov, Askhat Sametov, Nurdaulet Mukhituly, Minghan Wang, Daniil Orel, Zain Muhammad Mujahid, Fajri Koto, Timothy Baldwin, Preslav Nakov

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-19 (更新: 2025-07-14)

💡 一句话要点

Qorgau：评估LLM在哈萨克-俄语双语环境下的安全性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: LLM安全 双语环境 哈萨克语 俄语 数据集构建 风险评估 区域定制 语言模型

📋 核心要点

  1. 现有LLM安全评估主要集中在英语等单语环境，忽略了双语环境下特定语言和地区的风险。
  2. Qorgau数据集专门为哈萨克语-俄语双语环境设计，用于评估LLM在该环境下的安全性。
  3. 实验表明，多语言和特定语言LLM在安全性能上存在显著差异，强调了区域定制数据集的重要性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）具有生成有害内容的潜力，对用户构成风险。虽然在开发LLM风险分类和安全评估提示方面取得了显著进展，但大多数研究都集中在单语环境中，主要以英语为主。然而，双语环境中特定于语言和地区的风险往往被忽视，并且核心发现可能与单语环境中的发现不同。本文介绍Qorgau，这是一个专门为哈萨克语和俄语的安全评估而设计的新数据集，反映了哈萨克斯坦独特的双语环境，哈萨克语（一种低资源语言）和俄语（一种高资源语言）都在使用。对多语言和特定语言LLM的实验揭示了安全性能方面的显著差异，强调需要定制的、特定于区域的数据集，以确保LLM在哈萨克斯坦等国家的负责任和安全部署。警告：本文包含可能具有攻击性、有害或偏见性的示例数据。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在哈萨克语-俄语双语环境中安全评估不足的问题。现有方法主要针对英语等单语环境，无法有效识别和缓解特定于该双语环境的风险，例如文化敏感性、社会偏见和有害内容。现有方法的痛点在于缺乏针对该地区语言和文化特点的评估数据集和基准。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对哈萨克语-俄语双语环境的安全评估数据集Qorgau。通过在该数据集上评估LLM的安全性，可以更准确地了解LLM在该特定环境下的风险，并为开发更安全的LLM提供指导。这种方法强调了区域定制数据集的重要性，以确保LLM在不同语言和文化环境中的负责任部署。

技术框架：Qorgau数据集的构建流程未知，但可以推断其包含以下主要模块/阶段： 1. 风险识别：识别哈萨克语-俄语双语环境中与LLM安全相关的特定风险，例如文化敏感性、社会偏见和有害内容。 2. 数据收集：收集包含上述风险的哈萨克语和俄语文本数据。 3. 数据标注：对收集到的数据进行标注，标记其中包含的风险类型和程度。 4. 数据集构建：将标注后的数据整理成Qorgau数据集，用于LLM安全评估。 5. 评估实验：使用Qorgau数据集评估各种LLM的安全性能。

关键创新：论文的最重要的技术创新点是构建了Qorgau数据集，这是首个专门针对哈萨克语-俄语双语环境的LLM安全评估数据集。与现有数据集相比，Qorgau数据集更具区域针对性，能够更准确地评估LLM在该特定环境下的风险。这为开发更安全的、适应当地语言和文化特点的LLM奠定了基础。

关键设计：由于论文摘要中没有提供关于数据集构建和评估实验的具体技术细节，因此关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节未知。但可以推测，数据集构建过程中可能涉及数据增强、负采样等技术，以提高数据集的多样性和代表性。评估实验可能采用各种指标来衡量LLM的安全性能，例如有害内容生成率、偏见程度等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，多语言和特定语言LLM在Qorgau数据集上的安全性能存在显著差异，这突显了针对特定区域和语言定制数据集的重要性。具体的性能数据和提升幅度未知，但该研究强调了现有通用安全评估方法在双语环境下的局限性，并为未来的研究方向提供了指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于哈萨克斯坦及其他类似的双语或多语地区，帮助开发者评估和改进LLM的安全性，减少有害内容和偏见的传播。该数据集和评估方法有助于确保LLM在不同文化和社会环境中的负责任部署，促进人工智能技术的健康发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are known to have the potential to generate harmful content, posing risks to users. While significant progress has been made in developing taxonomies for LLM risks and safety evaluation prompts, most studies have focused on monolingual contexts, primarily in English. However, language- and region-specific risks in bilingual contexts are often overlooked, and core findings can diverge from those in monolingual settings. In this paper, we introduce Qorgau, a novel dataset specifically designed for safety evaluation in Kazakh and Russian, reflecting the unique bilingual context in Kazakhstan, where both Kazakh (a low-resource language) and Russian (a high-resource language) are spoken. Experiments with both multilingual and language-specific LLMs reveal notable differences in safety performance, emphasizing the need for tailored, region-specific datasets to ensure the responsible and safe deployment of LLMs in countries like Kazakhstan. Warning: this paper contains example data that may be offensive, harmful, or biased.