AK_QMUL 用微调 JAIS 模型在 ArGuard 阿拉伯语有害提示检测任务夺冠
原文标题：AK_QMUL at ArGuard Shared Tasks: A Single Fine-Tuned JAIS for Arabic Harmful-Prompt Detection
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AK_QMUL 团队在 ArGuard-2026 阿拉伯语有害提示检测共享任务中提交方案，使用 JAIS-6.7B 结合 4-bit QLoRA 微调与线性分类头。二分类任务 B1 宏 F1 达 0.984，七分类危害领域任务 B2 达 0.790，两个赛道均排名第一。研究还按方言与类别分析了误差，主要残差集中在语义重叠的霸凌类别。
- 问题
- 阿拉伯语有害提示检测的二分类与七分类危害领域识别。
- 方法
- JAIS-6.7B 加 4-bit QLoRA 微调与末位 token 线性分类头，B1 按方言拆分四路标签，B2 五种子软投票。
- 结果
- ArGuard-2026 两赛道均第一，B1 宏 F1 0.984，B2 宏 F1 0.790。
- 影响
- 证明小参数微调加分类头足以做低资源语言内容审核，可直接参考其方言拆分与集成策略。
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