LinguaSafe: A Comprehensive Multilingual Safety Benchmark for Large Language Models

LinguaSafe相关总结与翻译一、文章主要内容（一）研究背景随着大型语言模型（LLMs）在全球技术领域的广泛应用，其在不同语言和文化背景下的安全性愈发重要。然而，现有多语言安全评估存在明显不足，一方面过度依赖翻译数据，而这类数据的毒性远低于自然产生的原生多语言数据；另一方面评估维度欠缺，无法全面评估LLMs在不同语言下的安全对齐情况，且低资源语言（如孟加拉语）的安全性能退化严重，仅将恶意提示翻译成低资源语言就能绕过安全对齐，同时LLMs对不同语言文化理解不足，导致在检测和判断有毒内容时存在过度敏感或敏感不足的问题。（二）数据集构建（LinguaSafe）基本信息：包含12种语言（涵盖高、中、低资源语言）的45000条数据，是首个针对匈牙利语和马来语的综合安全基准，数据来源包括原生数据（ND）、翻译数据（TL）和创译数据（TC），确保语言真实性和多样性。数据处理：基于TEaR框架开发TATER（任务感知翻译、评估和优化）框架，用于将英文安全数据集创译为目标语言，通过翻译、评估、优化三个阶段提升数据质量，经测试，该框架能大幅降低孟加拉语和马来语创译的错误率。安全分类与严重程度标注：构建包含5个安全领域（犯罪与非法活动、公平与歧视、露骨内容、隐私与财产、伤害与滥用）及23个子类别的层级安全分类体系，并由人类标注者和AI共同标注4个严重程度等级（L0 -