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English(EN) KZ-SafetyPrompts: A Kazakh Safety Evaluation Prompt Dataset for Large Language Models

新的哈萨克语提示数据集揭示LLM安全漏洞

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了KZ-SafetyPrompts，这是一个旨在评估大型语言模型（LLM）在哈萨克语中安全性的新数据集。该数据集包含 5,717 个提示，涵盖暴力、仇恨言论和非法活动等十一个风险类别，并提供哈萨克语原文和英文翻译。使用 GPT-4o 进行的初步测试显示拒绝率为 28.2%，突显了在哈萨克语处理中存在的、在仅英语评估中不明显的特定安全漏洞。 AI

影响 该数据集可以提高代表性不足语言的LLM安全性，并突显哈萨克语的特定漏洞。

排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了用于LLM安全评估的新数据集。

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新的哈萨克语提示数据集揭示LLM安全漏洞

报道来源 [2]

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    KZ-SafetyPrompts: A Kazakh Safety Evaluation Prompt Dataset for Large Language Models

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    KZ-SafetyPrompts: A Kazakh Safety Evaluation Prompt Dataset for Large Language Models

    Kazakh is underrepresented in resources for evaluating the safety behavior of large language models. We present KZ-SafetyPrompts, a Kazakh prompt dataset for safety evaluation across eleven categories covering common risk areas such as self-harm, violence, child exploitation, sex…

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