画期的な研究：知識蒸留が多言語生成AIの安全性を革新research#llm🔬 Research|分析: 2026年2月13日 05:01•公開: 2026年2月13日 05:00•1分で読める•ArXiv NLP分析この研究は、知識蒸留の新しい応用を紹介し、複数の言語にわたる大規模言語モデル (LLM) の安全性を向上させる可能性を秘めています！この発見は、特にリソースの少ない言語環境における脆弱性の軽減に役立つ貴重な洞察を提供します。この研究は、世界中でより堅牢で信頼性の高い生成AIシステムの基盤を築きます。重要ポイント•この研究は、多言語の脱獄防止のための知識蒸留を探求しています。•標準的なファインチューニングはJailbreak成功率を増加させ、驚くべき結果となりました。•この研究は、LLMの多言語安全性の将来的な改善の基盤を提供します。引用・出典原文を見る"MultiJailベンチマークでの評価は、直感に反する行動を明らかにしています。教師の「安全な」拒否データに対する標準的なファインチューニングは、すべての生徒モデルでJailbreak成功率（JSR）を最大16.6パーセントポイントまで意図せず増加させます。"AArXiv NLP2026年2月13日 05:00* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事HybridRAG: Revolutionizing Chatbots with Pre-Generated Knowledge新しい記事LLMs' Dynamic Inner Workings Unveiled: A New Perspective on Retrieval Heads関連分析researchLLMを最大限に活用！ファインチューニング技術の徹底解説！2026年2月13日 06:45researchBalatroBench: AIがカードゲーム「Balatro」で腕前を競う新ベンチマーク登場！2026年2月13日 06:15researchAIを最大限に活用！検索拡張生成 (RAG) の革新的な力を解き放つ2026年2月13日 05:45原文: ArXiv NLP