# BanglaShield: बंगाली प्रॉम्प्ट की सुरक्षा जांच में अधिक सटीक

> शोधकर्ताओं ने BanglaShield जारी किया है। यह फाइन-ट्यून किया गया मॉडल बंगाली लिपि, रोमन लिप्यंतरण और मिली-जुली भाषा वाले प्रॉम्प्ट में असुरक्षित सामग्री पहचानता है और मौजूदा LLM क्लासिफायरों से कहीं अधिक सटीक है।

Oossa · 2026-10-20 · https://oossa.com/hi/banglashield-offers-script-robust-safety-classifier-for-bengali-prompts

Md Nishat Raihan के नेतृत्व वाली टीम ने arXiv पर BanglaShield प्रकाशित किया। इस संसाधन में बंगाली के तीन लिपि-रूपों में 10,245 प्रॉम्प्ट हैं, जिनमें से हर एक को सुरक्षा के लिहाज़ से लेबल किया गया है। छह मौजूदा बड़े भाषा मॉडलों पर किए गए परीक्षण में, उन मॉडलों ने मूल बंगाली लिपि वाले 47 % असुरक्षित प्रॉम्प्ट को सुरक्षित बताया। रोमन लिप्यंतरण वाले पाठ में यह आंकड़ा 63 % था। BanglaShield नाम के कॉम्पैक्ट, फाइन-ट्यून किए गए एनकोडर ने मूल लिपि वाले प्रॉम्प्ट पर 87.8 macro‑F1 और रोमन लिप्यंतरण वाले प्रॉम्प्ट पर 84.4 हासिल किया। यह सबसे अच्छे LLM से करीब 45 अंक आगे रहा और इसमें लगभग 130 × कम पैरामीटर लगे।

## तथ्य

- सुरक्षित, आपत्तिजनक, हानिकारक और गंभीर श्रेणियों में लेबल किए गए बंगाली के 10,245 प्रॉम्प्ट
- BanglaShield ने मूल लिपि में 87.8 macro‑F1 और रोमन लिप्यंतरण वाले प्रॉम्प्ट पर 84.4 हासिल किया

## यह क्यों मायने रखता है

बंगाली भाषा के ऐप बनाने वाले डेवलपर असुरक्षित सामग्री को मौजूदा LLM-आधारित क्लासिफायरों की तुलना में अधिक भरोसेमंद तरीके से छांटने के लिए BanglaShield का इस्तेमाल कर सकते हैं।

## स्रोत और संदर्भ

1. [BanglaShield: A Script-Robust Safety Classifier and Benchmark for Bangla Native, Romanized, and Code-Mixed Prompts](https://arxiv.org/abs/2610.24288) – arXiv, 2026-10-20

अंतिम अपडेट: 2026-10-20