一项新工具已被开发出来，以解决大型语言模型以英语为中心的安全性测试的局限性。研究表明，当使用不同语言进行测试时，LLM 的安全排名可能会发生显著变化，这意味着仅基于英语的评估可能无法准确反映模型对非英语用户的脆弱性。这种每个区域设置的红队测试工具允许对不同语言中的对抗性提示进行单独评分，系统的整体安全门槛由表现最差的语言决定，而不是平均分数。 AI
影响 通过考虑语言多样性，确保 LLM 安全评估更加稳健，防止仅基于英语的测试产生虚假的安全感。
排序理由 该集群描述了一个用于跨多种语言测试 LLM 安全性的新软件工具。
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