LifeTox: Unveiling Implicit Toxicity in Life Advice
作者: Minbeom Kim, Jahyun Koo, Hwanhee Lee, Joonsuk Park, Hwaran Lee, Kyomin Jung
分类: cs.CL
发布日期: 2023-11-16 (更新: 2024-03-19)
备注: 11 pages, 5 figures, NAACL 2024
🔗 代码/项目: HUGGINGFACE
💡 一句话要点
提出LifeTox以解决隐性毒性检测问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 隐性毒性 数据集 RoBERTa 内容审核 社交媒体 在线咨询 机器学习
📋 核心要点
- 核心问题：现有方法在检测隐性毒性时面临多样化场景的挑战，缺乏针对性的数据集支持。
- 方法要点：论文提出LifeTox数据集，通过开放式问题收集多样化的个人经验，专注于隐性毒性的识别。
- 实验或效果：经过微调的RoBERTa在毒性分类任务中表现优异，超越了大型语言模型的零样本性能。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型日益融入日常生活，检测多种场景下的隐性毒性变得至关重要。为此，我们提出了LifeTox，一个旨在识别广泛建议场景中隐性毒性的数据库。与现有安全数据库不同，LifeTox包含通过开放式问题提取的多样化个人经验场景。实验表明，经过LifeTox微调的RoBERTa在毒性分类任务中匹配或超越了大型语言模型的零样本性能。这些结果强调了LifeTox在应对隐性毒性复杂挑战中的有效性。我们已开源该数据集及LifeTox调节器系列，包含350M、7B和13B模型。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决隐性毒性检测中的数据不足问题。现有方法多依赖于有限的安全数据集，无法有效应对多样化的建议场景。
核心思路：论文的核心解决思路是构建LifeTox数据集，利用开放式问题收集多样化的个人经验，以便更全面地识别隐性毒性。这样的设计使得数据集能够涵盖更广泛的场景和上下文。
技术框架：整体架构包括数据收集、数据标注、模型训练和评估四个主要模块。首先，通过开放式问题收集用户的建议场景；然后进行标注以识别隐性毒性；接着使用RoBERTa模型进行训练；最后评估模型在毒性分类任务中的表现。
关键创新：最重要的技术创新点在于LifeTox数据集的构建方式，强调了开放式问题的使用，使得数据集更具代表性和多样性。这与现有方法依赖于固定场景的方式形成鲜明对比。
关键设计：在模型训练中，采用了RoBERTa作为基础模型，并进行了针对LifeTox的微调。损失函数的选择和参数设置经过精心设计，以确保模型能够有效学习隐性毒性的特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，经过LifeTox微调的RoBERTa在毒性分类任务中表现出色，达到了与大型语言模型相当或更优的零样本性能。这一结果表明LifeTox在隐性毒性检测中的有效性，具有重要的实用价值。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容审核、在线咨询平台的建议监测以及任何需要识别隐性毒性的场景。通过有效检测隐性毒性，能够提升用户体验，减少负面影响，促进健康的在线交流环境。未来，该研究可能推动更智能的内容审核系统的发展。
📄 摘要（原文）
As large language models become increasingly integrated into daily life, detecting implicit toxicity across diverse contexts is crucial. To this end, we introduce LifeTox, a dataset designed for identifying implicit toxicity within a broad range of advice-seeking scenarios. Unlike existing safety datasets, LifeTox comprises diverse contexts derived from personal experiences through open-ended questions. Experiments demonstrate that RoBERTa fine-tuned on LifeTox matches or surpasses the zero-shot performance of large language models in toxicity classification tasks. These results underscore the efficacy of LifeTox in addressing the complex challenges inherent in implicit toxicity. We open-sourced the dataset\footnote{\url{https://huggingface.co/datasets/mbkim/LifeTox}} and the LifeTox moderator family; 350M, 7B, and 13B.