Facilitating Pornographic Text Detection for Open Domain Dialogue Systems via Knowledge Distillation

本文是LLM系列文章，针对《Facilitating Pornographic Text Detection for Open-Domain Dialogue Systems via Knowledge Distillation of Large Language Models》的翻译。

摘要

在开放域对话系统中，人机交互对话中出现的色情内容会给用户带来严重的副作用。然而，在人机交互对话中检测色情语言是一个研究较少的重要课题。为了朝着这个方向前进，我们引入了CENSORCHAT，这是一个对话监测数据集，旨在检测对话会话是否包含色情内容。为此，我们收集了野外真实的人机交互对话，并将其分解为单句话和单回合对话，最后一句话由聊天机器人说出。我们建议利用大型语言模型的知识蒸馏来注释数据集。具体来说，首先，原始数据集由四个开源大型语言模型进行注释，多数票决定标签。其次，我们使用ChatGPT来更新第一步中的空标签。第三，为了确保验证和测试集的质量，我们使用GPT-4进行标签校准。如果当前标签与GPT-4生成的标签不匹配，我们将使用自我批评策略来验证其正确性。最后，为了便于检测色情文本，我们使用伪标记数据集开发了一系列文本分类器。详细的数据分析表明，将知识蒸馏技术与大型语言模型相结合，为开发色情文本检测器提供了一种实用且经济高效的方法。

1 引言

2 相关工作

3 数据收集

4 方法

5 实验

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