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

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

解决问题：本论文旨在解决评估大型语言模型（LLMs）对社会规范、价值观和法规的符合程度的问题。这是一个新问题，因为目前缺乏明确的指导方针。

关键思路：论文提出了一种维度全面的评估LLM可信度的方法，包括可靠性、安全性、公平性、抵御误用、可解释性和推理、遵守社会规范和鲁棒性等七个主要类别，共29个子类别。此外，论文选择了8个子类别进行进一步研究，并在几个广泛使用的LLM上设计和进行了相应的测量研究。测量结果表明，通常情况下，更符合社会规范的模型在整体可信度方面表现更好。然而，对于不同的可信度类别，对齐的效果有所不同。这凸显了进行更细粒度的分析、测试和对LLM对齐进行持续改进的重要性。

其他亮点：论文为LLM的可信度评估提供了全面的指导方针，并对LLM的可信度进行了实证研究。实验使用了几个广泛使用的LLM，但没有开源代码。本论文的工作值得进一步深入研究，以便更好地理解和解决LLM可信度方面的问题。

关于作者：本论文的主要作者来自多个机构，包括谷歌、微软和纽约大学。其中，Yang Liu曾发表过多篇关于自然语言处理和机器学习的论文，如“Fine-tuning Pre-trained Language Model with Weak Supervision for Event Extraction”和“Named Entity Recognition and Linking for Twitter”. Hang Li是计算机科学领域的知名学者，曾获得ACM SIGIR最佳论文奖和ACM TOIS最佳论文奖等多个奖项。

相关研究：近期其他相关的研究包括“Towards Trustworthy Language Model: A Survey”（作者：Xin Liu, et al.，机构：清华大学）、“Assessing the Trustworthiness of Deep Neural Networks Outputs: A Survey”（作者：Sina Mohseni, et al.，机构：麻省理工学院）和“On the Evaluation of Machine Translation Systems Trained with Back-Translation”（作者：Raphael Rubino, et al.，机构：牛津大学）。

论文摘要：确保模型的行为符合人类意图，即所谓的“对齐”（alignment）[1,2]，已成为在实际应用中部署大型语言模型（LLMs）之前的关键任务。例如，OpenAI在发布GPT-4之前花费了六个月的时间进行迭代对齐[3]。然而，从业者面临的一个主要挑战是缺乏明确的指导，以评估LLM输出是否符合社会规范、价值观和法规。这个障碍阻碍了LLMs的系统迭代和部署。为了解决这个问题，本文提出了一个关键维度的全面调查，这些维度在评估LLM的可信度时至关重要。调查涵盖了LLM可信度的七个主要类别：可靠性、安全性、公平性、抵抗误用、可解释性和推理、社会规范的遵守以及鲁棒性。每个主要类别又进一步分成若干子类别，共计29个子类别。此外，选择了8个子类别的子集进行进一步研究，在几种广泛使用的LLMs上设计和进行相应的测量研究。测量结果表明，总体而言，更加对齐的模型在整体可信度方面表现更好。然而，对齐的有效性因考虑的不同可信度类别而异。这凸显了进行更精细的分析、测试和对LLM对齐进行持续改进的重要性。通过阐明LLM可信度的这些关键维度，本文旨在为该领域的从业者提供有价值的见解和指导。理解和解决这些问题将是在各种应用中实现可靠和道德合规的LLM部署的关键。

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