Vertrauenswürdige LLMs: Eine Übersicht und Leitfaden zur Bewertung der Ausrichtung großer Sprachmodelle

Trustworthy LLMs: a Survey and Guideline for Evaluating Large Language Models' Alignment

August 10, 2023

Autoren: Yang Liu, Yuanshun Yao, Jean-Francois Ton, Xiaoying Zhang, Ruocheng Guo Hao Cheng, Yegor Klochkov, Muhammad Faaiz Taufiq, Hang Li

cs.AI

Zusammenfassung

Die Sicherstellung von Alignment, was sich darauf bezieht, Modelle so zu gestalten, dass sie im Einklang mit menschlichen Absichten agieren [1,2], ist zu einer entscheidenden Aufgabe geworden, bevor große Sprachmodelle (LLMs) in realen Anwendungen eingesetzt werden. Beispielsweise widmete OpenAI sechs Monate der iterativen Ausrichtung von GPT-4 vor dessen Veröffentlichung [3]. Ein wesentliches Problem, mit dem Praktiker konfrontiert sind, ist jedoch der Mangel an klaren Leitlinien zur Bewertung, ob die Ausgaben von LLMs mit sozialen Normen, Werten und Vorschriften übereinstimmen. Dieses Hindernis behindert die systematische Iteration und den Einsatz von LLMs. Um dieses Problem zu lösen, präsentiert dieses Papier eine umfassende Übersicht über Schlüsseldimensionen, die bei der Bewertung der Vertrauenswürdigkeit von LLMs entscheidend sind. Die Übersicht deckt sieben Hauptkategorien der Vertrauenswürdigkeit von LLMs ab: Zuverlässigkeit, Sicherheit, Fairness, Widerstandsfähigkeit gegen Missbrauch, Erklärbarkeit und logisches Denken, Einhaltung sozialer Normen sowie Robustheit. Jede Hauptkategorie wird weiter in mehrere Unterkategorien unterteilt, was insgesamt 29 Unterkategorien ergibt. Zusätzlich wird eine Teilmenge von 8 Unterkategorien für weitere Untersuchungen ausgewählt, bei denen entsprechende Messstudien entworfen und an mehreren weit verbreiteten LLMs durchgeführt werden. Die Messergebnisse zeigen, dass im Allgemeinen besser ausgerichtete Modelle in Bezug auf die Gesamtvertrauenswürdigkeit tendenziell besser abschneiden. Die Wirksamkeit der Ausrichtung variiert jedoch zwischen den verschiedenen betrachteten Vertrauenswürdigkeitskategorien. Dies unterstreicht die Bedeutung einer feiner abgestuften Analyse, Tests und kontinuierlicher Verbesserungen bei der Ausrichtung von LLMs. Indem dieses Papier diese Schlüsseldimensionen der Vertrauenswürdigkeit von LLMs beleuchtet, zielt es darauf ab, wertvolle Einblicke und Leitlinien für Praktiker in diesem Bereich zu bieten. Das Verständnis und die Bewältigung dieser Anliegen werden entscheidend sein, um einen zuverlässigen und ethisch fundierten Einsatz von LLMs in verschiedenen Anwendungen zu erreichen.

English

Ensuring alignment, which refers to making models behave in accordance with human intentions [1,2], has become a critical task before deploying large language models (LLMs) in real-world applications. For instance, OpenAI devoted six months to iteratively aligning GPT-4 before its release [3]. However, a major challenge faced by practitioners is the lack of clear guidance on evaluating whether LLM outputs align with social norms, values, and regulations. This obstacle hinders systematic iteration and deployment of LLMs. To address this issue, this paper presents a comprehensive survey of key dimensions that are crucial to consider when assessing LLM trustworthiness. The survey covers seven major categories of LLM trustworthiness: reliability, safety, fairness, resistance to misuse, explainability and reasoning, adherence to social norms, and robustness. Each major category is further divided into several sub-categories, resulting in a total of 29 sub-categories. Additionally, a subset of 8 sub-categories is selected for further investigation, where corresponding measurement studies are designed and conducted on several widely-used LLMs. The measurement results indicate that, in general, more aligned models tend to perform better in terms of overall trustworthiness. However, the effectiveness of alignment varies across the different trustworthiness categories considered. This highlights the importance of conducting more fine-grained analyses, testing, and making continuous improvements on LLM alignment. By shedding light on these key dimensions of LLM trustworthiness, this paper aims to provide valuable insights and guidance to practitioners in the field. Understanding and addressing these concerns will be crucial in achieving reliable and ethically sound deployment of LLMs in various applications.