English(EN) Multilingual Safety Alignment via Self-Distillation

新框架将大语言模型安全能力从高资源语言迁移到低资源语言

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-05-06 04:00

研究人员开发了一个名为多语言自蒸馏（MSD）的新框架，以提高大语言模型（LLMs）在低资源语言中的安全对齐能力。该方法将安全能力从高资源语言（如英语）迁移到其他语言（如爪哇语），而无需针对每种目标语言提供特定的安全数据。该框架利用多语言查询和一种称为双视角安全加权（DPSW）的新型优化技术，以增强跨语言安全迁移，同时保持模型的通用能力。 AI

影响这项研究可能有助于在不同语言中实现更强大、更公平的AI安全，减少低资源环境中的漏洞。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Ruiyang Qin, Qingzhuo Wang, Dongrui Liu, Qiang Li, Zhihua Wei, Wen Shen · 2026-05-06 04:00

通过自蒸馏实现多语言安全对齐

arXiv:2605.02971v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) exhibit severe multilingual safety misalignment: they possess strong safeguards in high-resource languages but remain highly vulnerable to jailbreak attacks in low-resource languages. Current safety alig…

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