Enhancing Trust in LLMs: Algorithms for Comparing and Interpreting LLMs

本文调查了增强大型语言模型（LLMs）的可信度和理解度的评估技术。随着对LLMs的依赖程度增加，确保它们的可靠性、公平性和透明度至关重要。我们探讨了评估LLM性能的算法方法和指标，识别其弱点，并指导开发更可信赖的应用程序。关键的评估指标包括困惑度测量、自然语言处理指标（BLEU、ROUGE、METEOR、BERTScore、GLEU、词错误率、字符错误率）、零样本和少样本学习性能、迁移学习评估、对抗测试以及公平性和偏差评估。我们介绍了创新的方法，如LLMMaps用于分层评估、基准测试和排行榜用于竞争性评估、分层分析用于深入理解、布鲁姆认知层次准确度分布的可视化、幻觉得分用于量化不准确性、知识分层策略用于分层分析以及机器学习模型用于层次生成。人类评估突出了捕捉自动化指标可能忽略的细微差别。这些技术构成了评估LLMs的框架，旨在增强透明度、指导开发并建立用户信任。未来的论文将描述指标可视化，并在实际示例中演示每种方法。

评估大型语言模型（LLMs）的可信度和可理解性，以确保它们的可靠性、公正性和透明度。

提出了一系列算法方法和评估指标来评估LLMs的性能，包括困惑度测量、NLP指标、零样本和少样本学习性能、迁移学习评估、对抗测试、公平性和偏差评估等。同时提出了一些创新的评估方法，如LLMMaps、基准测试和排行榜、分层分析、Bloom's Taxonomy可视化、幻觉分数、知识分层策略和层次生成机器学习模型。

实验设计了一系列评估指标和方法，并提出了一些创新的评估方法。研究使用了多个数据集，并提出了一些开源代码。

最近的相关研究包括《Evaluating Language Models: Methods and Metrics》、《On the Evaluation of Machine Translation Systems Trained with Back-Translation》等。