[論文レビュー] Trustworthy LLMs: a Survey and Guideline for Evaluating Large Language Models' Alignment

Yang Liu, Yuanshun Yao+7 more|arXiv (Cornell University)|Aug 10, 2023

Topic Modeling被引用数 69

ひとこと要約

本調査は、LLMのアラインメントを7つの信頼性カテゴリにわたる細粒度の分類法を提案し、アラインメントが全体的な信頼性にどのように影響するかを示す評価ガイドラインとケーススタディを提供します。

ABSTRACT

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.

研究の動機と目的

• アラインメントに関連するLLMの信頼性の主要な次元を特定する。
• 詳密な評価のために29のサブカテゴリを含む細粒度の分類法を提案する。
• LLMの信頼性の多目的評価のためのガイドラインとデータセットを提供する。
• モデル間でのアラインメント効果を示す測定研究を実証する。
• 信頼性の高い展開のためのLLMのアラインメントの機会と課題を強調する。

提案手法

• 7つのカテゴリーからなる分類法（信頼性、安全性、公平性、悪用耐性、説明可能性と推論、社会的規範、頑健性）を提案し、29のサブカテゴリで構成される。
• 分類法を正当化するために文献と既存のリスクをレビューする。
• 多目的アラインメント評価のための評価タスクとデータセット構築の原則を概説する。
• 広く使用されているLLMを対象に測定研究を実施し、選択されたサブカテゴリにわたるアラインメントを評価する。
• 生成した評価データをアラインメント改善のために再利用する方法を示す。
• データセット設計と評価ワークフローを示すガイドラインとケーススタディを提供する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 信頼できる展開に必要なLLMアラインメントの本質的な次元とサブカテゴリは何か？
• RQ2 カテゴリ全体での多目的評価を可能にする評価データセットをどのように構築できるか？
• RQ3 よりアラインドなモデルはすべてのカテゴリで信頼性を一貫して向上させるのか、どのカテゴリでアラインメントの効果が異なるのか？
• RQ4 評価データをどのように活用して特定の信頼性の次元に対するアラインメントの改善を狙い撃ちできるか？
• RQ5 モデルとタスクを横断してアラインメントを再現可能に評価する際の実践的な課題は何か？

主な発見

• LLMアラインメントの評価を導くために、七つの主要カテゴリーと29のサブカテゴリを含む細粒度分類法を提案する。
• 測定研究は、一般によりアラインドなモデルは全体的な信頼性でより良くなる傾向があるが、効果はカテゴリによって異なることを示している。
• 評価データセットとテンプレート化されたプロンプト生成は、マルチオブジェクティブのアラインメントを実施し、ターゲットを絞った改善を導くのに利用できる。
• アラインドなモデルがすべてのカテゴリで普遍的に改善をもたらすわけではなく、カテゴリ固有の評価と改善の必要性を強調している。
• 本論文は包括的なアラインメント評価を支援するデータ収集の実践的ガイドラインを提供する。
• 評価パイプラインは、アラインメントタスクのデータ生成器としても機能できる。