LLM affidabili: un'indagine e linee guida per valutare l'allineamento dei modelli linguistici su larga scala

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

August 10, 2023

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

cs.AI

Abstract

Garantire l'allineamento, che si riferisce al rendere i modelli comportamentali in conformità con le intenzioni umane [1,2], è diventato un compito critico prima di implementare i grandi modelli linguistici (LLM) in applicazioni reali. Ad esempio, OpenAI ha dedicato sei mesi all'allineamento iterativo di GPT-4 prima del suo rilascio [3]. Tuttavia, una delle principali sfide affrontate dai professionisti è la mancanza di linee guida chiare su come valutare se gli output degli LLM siano allineati con le norme sociali, i valori e le regolamentazioni. Questo ostacolo impedisce un'iterazione e un'implementazione sistematica degli LLM. Per affrontare questo problema, questo articolo presenta un'analisi completa delle dimensioni chiave da considerare quando si valuta l'affidabilità degli LLM. L'analisi copre sette categorie principali di affidabilità degli LLM: affidabilità, sicurezza, equità, resistenza all'uso improprio, spiegabilità e ragionamento, aderenza alle norme sociali e robustezza. Ogni categoria principale è ulteriormente suddivisa in diverse sottocategorie, per un totale di 29 sottocategorie. Inoltre, un sottoinsieme di 8 sottocategorie è selezionato per ulteriori indagini, dove vengono progettati e condotti studi di misurazione su diversi LLM ampiamente utilizzati. I risultati delle misurazioni indicano che, in generale, i modelli più allineati tendono a performare meglio in termini di affidabilità complessiva. Tuttavia, l'efficacia dell'allineamento varia tra le diverse categorie di affidabilità considerate. Ciò evidenzia l'importanza di condurre analisi più granulari, test e miglioramenti continui sull'allineamento degli LLM. Svelando queste dimensioni chiave dell'affidabilità degli LLM, questo articolo mira a fornire preziose intuizioni e linee guida ai professionisti del settore. Comprendere e affrontare queste preoccupazioni sarà cruciale per ottenere un'implementazione affidabile ed eticamente solida degli LLM in varie applicazioni.

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.