論文の概要: Are Large Language Models Really Robust to Word-Level Perturbations?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11166v2
• Date: Wed, 27 Sep 2023 09:53:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 18:26:42.265964
• Title: Are Large Language Models Really Robust to Word-Level Perturbations?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルはワードレベル摂動に本当にロバストか?
• Authors: Haoyu Wang, Guozheng Ma, Cong Yu, Ning Gui, Linrui Zhang, Zhiqi Huang, Suwei Ma, Yongzhe Chang, Sen Zhang, Li Shen, Xueqian Wang, Peilin Zhao, Dacheng Tao
• Abstract要約: 本稿では,事前学習した報酬モデルを診断ツールとして活用する,新たな合理的評価手法を提案する。 より長い会話は、質問を理解する能力の観点から言語モデルの包括的把握を示す。 この結果から,LLMは日常言語でよく使われる単語レベルの摂動に対する脆弱性をしばしば示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.60618778027694
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The swift advancement in the scales and capabilities of Large Language Models (LLMs) positions them as promising tools for a variety of downstream tasks. In addition to the pursuit of better performance and the avoidance of violent feedback on a certain prompt, to ensure the responsibility of the LLM, much attention is drawn to the robustness of LLMs. However, existing evaluation methods mostly rely on traditional question answering datasets with predefined supervised labels, which do not align with the superior generation capabilities of contemporary LLMs. To address this issue, we propose a novel rational evaluation approach that leverages pre-trained reward models as diagnostic tools to evaluate the longer conversation generated from more challenging open questions by LLMs, which we refer to as the Reward Model for Reasonable Robustness Evaluation (TREvaL). Longer conversations manifest the comprehensive grasp of language models in terms of their proficiency in understanding questions, a capability not entirely encompassed by individual words or letters, which may exhibit oversimplification and inherent biases. Our extensive empirical experiments demonstrate that TREvaL provides an innovative method for evaluating the robustness of an LLM. Furthermore, our results demonstrate that LLMs frequently exhibit vulnerability to word-level perturbations that are commonplace in daily language usage. Notably, we are surprised to discover that robustness tends to decrease as fine-tuning (SFT and RLHF) is conducted. The code of TREval is available in https://github.com/Harry-mic/TREvaL.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)のスケールと能力の迅速な向上は、それらをさまざまなダウンストリームタスクの有望なツールとして位置付けている。 より優れたパフォーマンスの追求と一定のプロンプトに対する暴力的フィードバックの回避に加えて、LLMの責任を確実にするため、LLMの堅牢性に多くの注意が払われる。 しかし,既存の評価手法は,従来の質問応答データセットと事前定義された教師付きラベルに大きく依存しており,現代のLLMの優れた生成能力と一致しない。 そこで本研究では,事前学習した報酬モデルを診断ツールとして利用する新しい合理的評価手法を提案し,llmsによるより難解な質問から生じる会話長を,合理的なロバスト性評価のための報酬モデル(treval)として評価する。 長い会話は、個々の単語や文字に完全に包含されない能力である質問の理解能力の観点から言語モデルの包括的把握を示し、単純化と固有のバイアスを示す。 我々の広範な実証実験により、TREvaLはLLMのロバスト性を評価する革新的な方法であることが示された。 さらに,LLMは日常言語でよく使われる単語レベルの摂動に対する脆弱性をしばしば示している。 特に,ファインチューニング (SFT, RLHF) の実施によりロバストネスが低下する傾向がみられた。 TREvalのコードはhttps://github.com/Harry-mic/TREvaLで公開されている。

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