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The Illusion of Cross-Lingual Safety in Low-Resource Languages
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Research shows safety guardrails in large language models fail to transfer to low-resource African languages, with harmful prompts retaining less than 10% of English refusal signals.
- Warum es zählt
- Teams deploying multilingual LLMs should care, especially when serving users in Twi, Hausa, Amharic, Swahili, or similar low-resource languages where safety assumptions may not hold.
- Achtung
- Study covers four African languages only; findings may not generalize to all low-resource languages or to different model architectures and safety training approaches.
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- llm
- language model
- prompt
- eval
Die Patterns dahinter
- MAPS: Multilingual Agent Performance & Security
- Cross-Platform Agent UX
- Eval-Driven Development (Agent CI)
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
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