The Hidden Space of Safety: Understanding Preference-Tuned LLMs in Multilingual context
作者: Nikhil Verma, Manasa Bharadwaj
分类: cs.CL
发布日期: 2025-04-03
备注: 14 pages, 11 Figures, 2 Tables, currently under review at ACL 2025
💡 一句话要点
提出多语言对齐调优方法以解决单语偏见问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多语言对齐 大型语言模型 单语偏见 安全空间 微调 毒性数据集 模型评估
📋 核心要点
- 现有对齐方法主要集中于英语，导致多语言环境中的对齐效果不佳，存在单语偏见。
- 通过系统分析对齐前后嵌入空间的分布变化，提出利用对齐引起的安全空间分离作为量化工具。
- 研究结果显示高资源语言与低资源语言在潜在表示空间上存在显著差异，强调了语言特定微调的重要性。
📝 摘要（中文）
对齐调优使大型语言模型在推理、遵循指令和减少有害生成方面表现出色。然而，尽管这些模型被广泛应用，它们仍然存在单语偏见，导致对多语言环境中对齐效果的担忧。现有的对齐方法主要集中在英语上，尚不清楚对齐机制如何在多语言环境中推广。为了解决这一问题，本文系统分析了对齐前后大型语言模型嵌入空间的分布变化，揭示了其对不同语言模型行为的影响。研究评估了七种大型语言模型，结果显示高资源语言和低资源语言之间的潜在表示空间存在显著差异，强调了语言特定微调的必要性，以确保公平、可靠和稳健的多语言对齐。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在多语言环境中存在的单语偏见问题，现有对齐方法未能有效推广至低资源语言。
核心思路：通过系统分析对齐前后嵌入空间的变化，利用对齐引起的安全空间分离来量化对齐对模型行为的影响。
技术框架：研究评估了七种大型语言模型，使用平衡的毒性数据集和并行文本去毒化基准，分析不同语言的模型表现。
关键创新：提出了利用对齐引起的安全空间分离作为量化工具，揭示了多语言对齐的不足之处，强调了语言特定微调的必要性。
关键设计：在实验中使用了多种平衡毒性数据集，设计了并行文本去毒化基准，以便全面评估模型在不同语言上的表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，在高资源语言和低资源语言之间的潜在表示空间存在显著差异，强调了对齐方法在多语言环境中的局限性。研究表明，语言特定微调能够显著提升低资源语言的模型表现，确保多语言对齐的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括多语言聊天机器人、翻译系统和跨文化内容生成等。通过确保多语言对齐的公平性和可靠性，可以提升用户体验，促进不同语言用户之间的交流与理解，具有重要的实际价值和社会影响。
📄 摘要（原文）
Alignment tuning has enabled large language models to excel in reasoning, instruction-following, and minimizing harmful generations. However, despite their widespread deployment, these models exhibit a monolingual bias, raising concerns about the effectiveness of alignment across languages. Current alignment methods predominantly focus on English, leaving it unclear how alignment mechanism generalize to multilingual settings. To address this, we conduct a systematic analysis of distributional shifts in the embedding space of LLMs before and after alignment, uncovering its impact on model behavior across diverse languages. We leverage the alignment-induced separation in safety space as a quantitative tool to measure how alignment enforces safety constraints. Our study evaluates seven LLMs using balanced toxicity datasets and parallel text-detoxification benchmarks, revealing substantial disparities in the latent representation space between high-resource and low-resource languages. These findings underscore the need for language-specific fine-tuning to ensure fair, reliable and robust multilingual alignment. Our insights provide a foundation for developing truly safe multilingual LLMs, emphasizing the urgency of addressing alignment gaps in underrepresented languages.