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English(EN) Red-Teaming Large Language Models in Low-Resource African Languages: A Case Study of Yoruba and Nigerian Pidgin

研究发现：大型语言模型在非洲语言中存在安全漏洞

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一项新近发表在arXiv上的研究，评估了包括GPT-4o mini和Gemini 2.0 Flash在内的六种大型语言模型，在使用约鲁巴语和尼日利亚皮钦语的对抗性提示进行测试时的安全性。研究发现，以英语为中心的安全性对齐无法有效地迁移到这些低资源非洲语言，导致攻击成功率增加，并且模型无法理解提示。GPT-4o mini表现出显著的安全差异，而Aya 101尽管接受了非洲语言训练，但在理解能力方面表现不佳。研究结果强调了对用于不同语言环境的大型语言模型进行特定语言安全评估的迫切需求。 AI

影响 凸显了大型语言模型在低资源语言方面存在的关键安全漏洞，有必要进行特定语言的评估，并可能影响全球人工智能部署策略。

排序理由 学术论文，详细介绍了在特定语言中关于大型语言模型安全性的研究结果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Paula Chikaodinaka Anyanwu, Valdini Douglace Lemofouet, Blessing Ngozi Uzor, Ifeoluwa Dorcas Awotunde, Danielle Blanche Kapsa, Tassallah Abdullahi, Clemencia Siro, Idris Abdulmumin, Seid Muhie Yimam, Shamsuddeen Hassan Muhammad ·

    对低资源非洲语言（约鲁巴语和尼日利亚皮钦语）的大型语言模型进行红队测试：一项案例研究

    arXiv:2610.39590v1 Announce Type: cross Abstract: As large language models (LLMs) become more widespread in Africa, their safety in low-resource languages remains largely untested since most red-teaming work focuses on English. This study evaluates six state-of-the-art LLMs using…

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