LLMs Confiables: Un Estudio y Guía para Evaluar la Alineación de Modelos de Lenguaje de Gran Escala

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

August 10, 2023

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

cs.AI

Resumen

Garantizar la alineación, que se refiere a hacer que los modelos se comporten de acuerdo con las intenciones humanas [1,2], se ha convertido en una tarea crítica antes de implementar modelos de lenguaje grandes (LLMs, por sus siglas en inglés) en aplicaciones del mundo real. Por ejemplo, OpenAI dedicó seis meses a alinear iterativamente GPT-4 antes de su lanzamiento [3]. Sin embargo, un desafío importante que enfrentan los profesionales es la falta de orientación clara sobre cómo evaluar si las salidas de los LLMs están alineadas con las normas sociales, los valores y las regulaciones. Este obstáculo dificulta la iteración sistemática y la implementación de los LLMs. Para abordar este problema, este artículo presenta una encuesta exhaustiva de las dimensiones clave que son cruciales considerar al evaluar la confiabilidad de los LLMs. La encuesta cubre siete categorías principales de confiabilidad en los LLMs: fiabilidad, seguridad, equidad, resistencia al mal uso, explicabilidad y razonamiento, adherencia a las normas sociales y robustez. Cada categoría principal se divide a su vez en varias subcategorías, lo que resulta en un total de 29 subcategorías. Además, se selecciona un subconjunto de 8 subcategorías para una investigación más profunda, donde se diseñan y llevan a cabo estudios de medición en varios LLMs ampliamente utilizados. Los resultados de las mediciones indican que, en general, los modelos más alineados tienden a desempeñarse mejor en términos de confiabilidad general. Sin embargo, la efectividad de la alineación varía entre las diferentes categorías de confiabilidad consideradas. Esto resalta la importancia de realizar análisis más detallados, pruebas y mejoras continuas en la alineación de los LLMs. Al arrojar luz sobre estas dimensiones clave de la confiabilidad de los LLMs, este artículo tiene como objetivo proporcionar valiosas ideas y orientación a los profesionales en el campo. Comprender y abordar estas preocupaciones será crucial para lograr una implementación confiable y éticamente sólida de los LLMs en diversas aplicaciones.

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.