Надежные крупные языковые модели: обзор и руководство по оценке согласованности крупных языковых моделей

Аннотация

Обеспечение согласованности, под которой понимается настройка моделей на поведение в соответствии с человеческими намерениями [1,2], стало критически важной задачей перед внедрением крупных языковых моделей (LLM) в реальные приложения. Например, OpenAI посвятила шесть месяцев итеративной настройке GPT-4 перед его выпуском [3]. Однако основной проблемой, с которой сталкиваются практики, является отсутствие четких рекомендаций по оценке того, соответствуют ли выходные данные LLM социальным нормам, ценностям и нормативным требованиям. Это препятствует систематической итерации и внедрению LLM. Для решения этой проблемы в данной статье представлен всесторонний обзор ключевых аспектов, которые необходимо учитывать при оценке надежности LLM. Обзор охватывает семь основных категорий надежности LLM: надежность, безопасность, справедливость, устойчивость к злоупотреблениям, объяснимость и логичность, соблюдение социальных норм и устойчивость. Каждая основная категория дополнительно разделена на несколько подкатегорий, в результате чего получается 29 подкатегорий. Кроме того, для дальнейшего исследования выбрано подмножество из 8 подкатегорий, для которых разработаны и проведены соответствующие измерительные исследования на нескольких широко используемых LLM. Результаты измерений показывают, что в целом более согласованные модели демонстрируют лучшие показатели по общей надежности. Однако эффективность согласования варьируется в зависимости от рассматриваемых категорий надежности. Это подчеркивает важность проведения более детального анализа, тестирования и постоянного улучшения согласованности LLM. Освещая эти ключевые аспекты надежности LLM, данная статья стремится предоставить ценные инсайты и рекомендации практикам в этой области. Понимание и решение этих вопросов будет иметь решающее значение для достижения надежного и этически обоснованного внедрения LLM в различных приложениях.

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.

Надежные крупные языковые модели: обзор и руководство по оценке согласованности крупных языковых моделей

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

Аннотация

Support