arXiv · AI· Valdini Douglace Lemofouet, Blessing Ngozi Uzor, Paula Chikaodinaka Anyanwu, Danielle Blanche Kapsa, Saminu Mohammad Aliyu, Seid Muhie Yimam, Shamsuddeen Hassan Muhammad·· 5 小时前AI 评分24
豪萨语 LLM 安全对齐案例研究：基于 Qwen2.5 的偏好优化分析
Aligning Large Language Models for Safety in African Languages: A Case Study of Hausa
AI 导读
研究团队构建了包含 10,000 条数据的 HausaSafeLM 数据集，基于 Qwen2.5-7B-Instruct 探索豪萨语 LLM 的安全对齐方法。 实验对比 SFT 与 DPO 策略，发现未微调模型因生成能力有限而高拒答率具有误导性，单一配置难以同时最大化安全性、有用性与流畅度。 研究指出仅依赖拒答率指标无法可靠评估低资源语言的安全对齐效果。
来源：arXiv · AI · arxiv.org