ChineseSafe|语言模型安全评估数据集|中文内容处理数据集

ChineseSafe是由南方科技大学统计与数据科学系创建的一个中文安全评估基准数据集，旨在评估大型语言模型在识别中文不安全内容方面的能力。该数据集包含205,034个样本，涵盖4个类别和10个子类别的安全问题，特别关注政治敏感性、色情内容和变体/同音词等新型安全问题。数据集通过从开源数据集和互联网资源中收集数据，经过数据清洗和去重处理，确保了数据集的高质量和多样性。ChineseSafe的应用领域主要集中在大型语言模型的安全评估，旨在帮助开发者和研究者提升模型在实际应用中的安全性。

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数据集介绍

构建方式

ChineseSafe数据集的构建旨在评估大型语言模型在识别中文内容中的不安全信息的能力。该数据集通过整合开源数据集和互联网资源，涵盖了205,034个样本，分为4个主要类别和10个子类别，包括政治敏感性、色情内容、变体和同音字等特殊类型的不安全内容。数据处理过程中，采用了数据清洗和去重技术，以确保数据集的质量和标准性。此外，还从公共数据集中收集了安全样本，以构建一个平衡的数据集，便于对大型语言模型的安全性进行无偏评估。

特点

ChineseSafe数据集的显著特点在于其全面性和针对性。相较于现有的中文安全基准，该数据集引入了政治敏感性、色情内容和变体及同音字等几乎未被现有基准覆盖的安全问题类别。这种细致的分类和广泛的覆盖范围，使得ChineseSafe能够更有效地评估大型语言模型在实际中文场景中的安全性。此外，数据集的平衡性设计也确保了评估结果的公正性和可靠性。

使用方法

ChineseSafe数据集主要用于评估大型语言模型在处理中文内容时的安全性。通过使用生成式和困惑度两种评估方法，研究人员可以全面了解模型在识别不安全内容方面的表现。具体使用时，可以将数据集分为训练集和测试集，利用生成式方法评估模型生成的内容是否包含不安全信息，或通过困惑度方法评估模型对不安全内容的识别能力。评估结果可以为开发更安全的语言模型提供指导和参考。

背景与挑战

背景概述

随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，评估这些模型在识别不安全内容方面的能力变得愈发重要。尽管已有一些基准用于评估LLMs的安全风险，但对于当前LLMs在识别中文环境中的非法和不安全内容的能力，社区仍缺乏深入了解。为此，张恒熙等人于2024年提出了ChineseSafe数据集，旨在促进对大型语言模型内容安全性的研究。该数据集由南方科技大学统计与数据科学系、西安交通大学经济与金融学院以及Deepexi科技有限公司合作开发，包含了205,034个样本，涵盖4个类别和10个子类别的安全问题，特别是增加了政治敏感性、色情内容和变体/同音字等特殊类型的非法内容。

当前挑战

ChineseSafe数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据收集自开放数据集和互联网资源，数据质量参差不齐，需要进行数据清洗和去重以提高数据集的标准化程度。其次，现有中文安全基准在覆盖潜在不安全问题的广度上不足，尤其是对变体和同音字的考虑较少，这导致了对LLMs在中文内容上的安全评估不够全面。此外，评估LLMs的安全性时，采用生成和困惑度两种方法的结果存在显著差异，表明生成方法在检测中文场景中的不安全内容方面更为有效。这些挑战凸显了在构建和使用ChineseSafe数据集时需要克服的技术和方法论难题。

常用场景

经典使用场景

ChineseSafe数据集在评估大型语言模型（LLMs）在识别中文内容中的不安全因素方面具有经典应用。该数据集包含205,034个样本，涵盖4个类别和10个子类别的安全问题，特别关注政治敏感性、色情内容和变体/同音字等特定类型的非法内容。通过生成和困惑度两种评估方法，研究者能够全面评估LLMs在中文环境中的安全性，确保其在实际应用中的可靠性。

解决学术问题

ChineseSafe数据集解决了当前学术界在评估大型语言模型（LLMs）中文内容安全性方面的不足。现有基准数据集未能充分覆盖中文场景中可能出现的安全问题，尤其是政治敏感性、色情内容和变体/同音字等特殊类型。ChineseSafe通过引入这些新类别，提供了更全面的评估工具，有助于学术界深入研究LLMs的安全性，推动相关技术的发展。

衍生相关工作

ChineseSafe数据集的发布催生了一系列相关研究工作，特别是在大型语言模型（LLMs）的安全性评估领域。例如，研究者们基于ChineseSafe开发了新的评估方法和工具，进一步细化了安全问题的分类和评估标准。此外，还有研究探讨了如何利用ChineseSafe数据集来训练和优化LLMs，以提高其在实际应用中的安全性能。这些衍生工作不仅丰富了LLMs安全性的研究内容，也为实际应用提供了更多技术支持。