一项新研究表明，使用良性、非对抗性数据对大型语言模型进行微调，可能会意外地增加其对不安全提示的易感性。这种被称为“安全漂移”的现象在多语言环境中尤为明显，在非英语语言中进行微调可能导致对抗性合规性增加四倍。研究强调，安全结果高度依赖于微调和评估所使用的语言，仅在英语中评估模型无法提供足够安全保障。为解决此问题，该研究引入了Multilingual-Benign-Tune数据集和SORRY-Bench-Multilingual评估套件，以进一步研究这些跨语言安全盲点。 AI
影响 强调了进行多语言安全评估的必要性，以防止模型出现意外行为并确保更安全的AI部署。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍LLM安全实证研究的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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