The Language Barrier: Dissecting Safety Challenges of LLMs in Multilingual Contexts
作者: Lingfeng Shen, Weiting Tan, Sihao Chen, Yunmo Chen, Jingyu Zhang, Haoran Xu, Boyuan Zheng, Philipp Koehn, Daniel Khashabi
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-01-23
💡 一句话要点
分析多语言环境下大型语言模型的安全挑战
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 多语言处理 安全性挑战 跨语言对齐 人类反馈强化学习 低资源语言 模型训练 响应评估
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在多语言环境中面临安全性挑战，尤其是在低资源语言中表现不佳。
- 论文通过对比高资源与低资源语言中的恶意提示反应，提出了针对性的方法来改善模型的安全性。
- 实验结果显示，低资源语言的训练对模型对齐的提升有限，强调了预训练阶段的重要性。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）在全球社区的影响力不断扩大，其在多语言环境中的安全挑战变得尤为重要。本文考察了LLMs在不同语言中面临的安全挑战差异，并讨论了缓解这些问题的方法。通过比较当前最先进的LLMs在高资源语言与低资源语言中对相同恶意提示的反应，发现LLMs在低资源语言中生成不安全响应的频率显著更高，且对恶意提示的无关响应也更多。研究表明，跨语言对齐的瓶颈主要源于预训练阶段，强调了LLMs在跨语言安全性方面的挑战，并希望为未来的研究提供指导。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在多语言环境中，尤其是低资源语言下的安全性问题。现有方法在处理低资源语言时，模型生成不安全或无关响应的频率较高，亟需改进。
核心思路：论文的核心思路是通过比较不同资源语言的模型响应，分析其安全性差异，并探讨如何通过指令调优和人类反馈强化学习（RLHF）来改善模型的对齐性。
技术框架：研究采用了HH-RLHF数据集，分析了高资源语言与低资源语言的训练效果，整体流程包括数据准备、模型训练、响应评估等主要模块。
关键创新：最重要的技术创新在于揭示了低资源语言训练对模型对齐的有限提升，指出了跨语言对齐的瓶颈主要在于预训练阶段，而非后续的微调阶段。
关键设计：在实验中，采用了不同的训练策略，包括监督微调（SFT）和RLHF，重点关注模型在不同语言下的响应质量和安全性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LLMs在低资源语言中生成不安全响应的频率显著高于高资源语言，且对恶意提示的无关响应也更多。这一发现强调了在低资源语言训练中的安全性问题，且训练高资源语言虽能改善模型对齐，但对低资源语言的提升效果有限。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括多语言聊天机器人、跨国公司的客户服务系统及多语言内容生成等。通过提升LLMs在低资源语言中的安全性，可以有效降低误导性信息的传播风险，增强用户信任，推动全球化应用的发展。
📄 摘要（原文）
As the influence of large language models (LLMs) spans across global communities, their safety challenges in multilingual settings become paramount for alignment research. This paper examines the variations in safety challenges faced by LLMs across different languages and discusses approaches to alleviating such concerns. By comparing how state-of-the-art LLMs respond to the same set of malicious prompts written in higher- vs. lower-resource languages, we observe that (1) LLMs tend to generate unsafe responses much more often when a malicious prompt is written in a lower-resource language, and (2) LLMs tend to generate more irrelevant responses to malicious prompts in lower-resource languages. To understand where the discrepancy can be attributed, we study the effect of instruction tuning with reinforcement learning from human feedback (RLHF) or supervised finetuning (SFT) on the HH-RLHF dataset. Surprisingly, while training with high-resource languages improves model alignment, training in lower-resource languages yields minimal improvement. This suggests that the bottleneck of cross-lingual alignment is rooted in the pretraining stage. Our findings highlight the challenges in cross-lingual LLM safety, and we hope they inform future research in this direction.