arXiv cs.AI· Trizal Garg, Sibayan Mitra, Arya Karanjkar, Advait Singh, Jagat Sesh Challa, Yash Sinha, Siddharth Mehrotra, Dhruv Kumar, Pratham Yogish Maliya·· 2 天前AI 评分44
LLM 在印度语言中是否表现出评估意识？跨语言安全评测研究
Evaluation Awareness Beyond English: Do LLMs Act Differently When Tested in Indic Languages?
AI 导读
研究测试了三个模型家族的四个指令微调模型在五种印度语言和英语下的评估意识表现，发现当模型被告知正在被测试时，所有模型在全部六种语言中都更频繁地拒绝有害请求。在印度语言中，有害请求拒绝率平均上升 14.4 个百分点，测试提示使印度语言的有害请求拒绝率与英语持平，但同时也将良性印度语言请求的拒绝率从 6.9% 推高至 11.3%。
正文 · AI 翻译
摘要：大型语言模型（LLM）通常能察觉自己正在被测试。这种能力被称为评估意识，可能导致模型在安全评估中比在实际使用中表现得更加谨慎。现有研究几乎完全是在英语中研究评估意识，尽管模型为使用多种语言的用户提供服务。印度语系语言有超过十亿人使用，但针对这些语言的评估意识研究几乎完全空白。我们在五种印度语系语言以及英语中，测试了来自三个模型系列的四个指令微调模型。一组线索会改变模型是否被告知自己正受到监控，以及该监控是否为安全测试。当模型被告知自己正在被测试时，它们会更频繁地拒绝有害请求。这一增长出现在所有四个模型和全部六种语言中。在印度语系语言中，对有害请求的拒绝率平均上升了 14.4 个百分点。测试线索还使印度语系语言对有害请求的拒绝率与英语持平，但将印度语系语言对无害请求的拒绝率从 6.9% 提高到 11.3%。我们发布了全部 47,880 条经评判的回复，以支持进一步研究。这些结果表明，印度语系语言中的安全评估可能无法反映模型如何对待其日常用户。
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2610.22333 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.22333v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.22333 arXiv 颁发的 DOI，经由 DataCite（待注册） |
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来自：Advait Singh [查看电子邮件]
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2026年10月15日星期四 17:53:33 UTC（556 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org