Betrouwbare LLM's: een overzicht en richtlijn voor het evalueren van de afstemming van grote taalmodellen

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

August 10, 2023

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

cs.AI

Samenvatting

Het waarborgen van alignment, wat verwijst naar het laten gedragen van modellen in overeenstemming met menselijke intenties [1,2], is een kritische taak geworden voordat grote taalmmodellen (LLM's) in real-world toepassingen worden ingezet. OpenAI besteedde bijvoorbeeld zes maanden aan het iteratief aligneren van GPT-4 voordat het werd vrijgegeven [3]. Een grote uitdaging waar praktijkmensen echter voor staan, is het gebrek aan duidelijke richtlijnen voor het evalueren of de uitvoer van LLM's in overeenstemming is met sociale normen, waarden en regelgeving. Dit obstakel belemmert de systematische iteratie en inzet van LLM's. Om dit probleem aan te pakken, presenteert dit artikel een uitgebreid overzicht van belangrijke dimensies die cruciaal zijn om te overwegen bij het beoordelen van de betrouwbaarheid van LLM's. Het overzicht behandelt zeven belangrijke categorieën van LLM-betrouwbaarheid: betrouwbaarheid, veiligheid, eerlijkheid, weerstand tegen misbruik, uitlegbaarheid en redenering, naleving van sociale normen, en robuustheid. Elke hoofdcategorie is verder onderverdeeld in verschillende subcategorieën, wat resulteert in een totaal van 29 subcategorieën. Daarnaast wordt een subset van 8 subcategorieën geselecteerd voor verder onderzoek, waarbij corresponderende meetstudies worden ontworpen en uitgevoerd op verschillende veelgebruikte LLM's. De meetresultaten geven aan dat, over het algemeen, meer gealigneerde modellen beter presteren wat betreft de algehele betrouwbaarheid. De effectiviteit van alignment varieert echter tussen de verschillende beschouwde betrouwbaarheidscategorieën. Dit benadrukt het belang van het uitvoeren van meer gedetailleerde analyses, tests en het maken van continue verbeteringen aan LLM-alignment. Door licht te werpen op deze belangrijke dimensies van LLM-betrouwbaarheid, beoogt dit artikel waardevolle inzichten en richtlijnen te bieden aan praktijkmensen in het veld. Het begrijpen en aanpakken van deze zorgen zal van cruciaal belang zijn voor het bereiken van een betrouwbare en ethisch verantwoorde inzet van LLM's in verschillende toepassingen.

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.