論文の概要: Flames: Benchmarking Value Alignment of LLMs in Chinese

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06899v5
• Date: Tue, 21 May 2024 07:33:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 19:01:09.295393
• Title: Flames: Benchmarking Value Alignment of LLMs in Chinese
• Title（参考訳）: フラム:中国語でLLMの値アライメントのベンチマーク
• Authors: Kexin Huang, Xiangyang Liu, Qianyu Guo, Tianxiang Sun, Jiawei Sun, Yaru Wang, Zeyang Zhou, Yixu Wang, Yan Teng, Xipeng Qiu, Yingchun Wang, Dahua Lin,
• Abstract要約: 本稿では,Flamesという値アライメントベンチマークを提案する。 一般的な無害の原則と、特定の中国の価値観を統合するユニークな道徳的側面の両方を包含している。 以上の結果から, 評価されたLLMはフラムに対して比較的低い性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.73527292670308
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The widespread adoption of large language models (LLMs) across various regions underscores the urgent need to evaluate their alignment with human values. Current benchmarks, however, fall short of effectively uncovering safety vulnerabilities in LLMs. Despite numerous models achieving high scores and 'topping the chart' in these evaluations, there is still a significant gap in LLMs' deeper alignment with human values and achieving genuine harmlessness. To this end, this paper proposes a value alignment benchmark named Flames, which encompasses both common harmlessness principles and a unique morality dimension that integrates specific Chinese values such as harmony. Accordingly, we carefully design adversarial prompts that incorporate complex scenarios and jailbreaking methods, mostly with implicit malice. By prompting 17 mainstream LLMs, we obtain model responses and rigorously annotate them for detailed evaluation. Our findings indicate that all the evaluated LLMs demonstrate relatively poor performance on Flames, particularly in the safety and fairness dimensions. We also develop a lightweight specified scorer capable of scoring LLMs across multiple dimensions to efficiently evaluate new models on the benchmark. The complexity of Flames has far exceeded existing benchmarks, setting a new challenge for contemporary LLMs and highlighting the need for further alignment of LLMs. Our benchmark is publicly available at https://github.com/AIFlames/Flames.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) が様々な領域で広く採用されていることは、人間の価値観との整合性を評価する緊急の必要性を浮き彫りにしている。 しかし、現在のベンチマークでは、LLMの安全性上の脆弱性を効果的に発見することができない。 これらの評価では、多くのモデルが高いスコアと「チャートを踏む」ことを達成しているが、LLMが人間の価値観と深く一致し、真の無害性を達成するには、依然として大きなギャップがある。 そこで本研究では,調和性などの中国固有の価値観を統合した,共通の調和性原理とユニークな道徳的次元の両方を包含する,Flamesという値アライメントベンチマークを提案する。 したがって、複雑なシナリオとジェイルブレイク手法を組み込んだ敵のプロンプトを、主に暗黙の悪意で慎重に設計する。 17個の LLM を誘導することにより,モデル応答を取得し,詳細な評価のために厳密な注釈付けを行う。 以上の結果から, 評価されたLLMは, フラムの安全性, 公正度が比較的低いことが示唆された。 また,複数の次元にまたがってLCMをスコアリングし,ベンチマークで新しいモデルを効率よく評価できる軽量な特定スコアラを開発した。 Flames の複雑さは既存のベンチマークをはるかに上回り、現代の LLM に新たな課題を与え、LLM のさらなるアライメントの必要性を強調している。 私たちのベンチマークはhttps://github.com/AIFlames/Flames.comで公開されています。

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