論文の概要: FFT: Towards Harmlessness Evaluation and Analysis for LLMs with Factuality, Fairness, Toxicity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18580v2
• Date: Mon, 23 Dec 2024 05:04:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:52:26.967836
• Title: FFT: Towards Harmlessness Evaluation and Analysis for LLMs with Factuality, Fairness, Toxicity
• Title（参考訳）: FFT: 現実性, 公正性, 毒性を有するLCMの無害性評価と解析に向けて
• Authors: Shiyao Cui, Zhenyu Zhang, Yilong Chen, Wenyuan Zhang, Tianyun Liu, Siqi Wang, Tingwen Liu,
• Abstract要約: 生成的人工知能の普及により、AI生成テキストによる潜在的な害に対する懸念が高まっている。 これまでの研究者は、生成言語モデルの無害性を評価するために多くの努力を払ってきた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.510512358961517
• License:
• Abstract: The widespread of generative artificial intelligence has heightened concerns about the potential harms posed by AI-generated texts, primarily stemming from factoid, unfair, and toxic content. Previous researchers have invested much effort in assessing the harmlessness of generative language models. However, existing benchmarks are struggling in the era of large language models (LLMs), due to the stronger language generation and instruction following capabilities, as well as wider applications. In this paper, we propose FFT, a new benchmark with 2116 elaborated-designed instances, for LLM harmlessness evaluation with factuality, fairness, and toxicity. To investigate the potential harms of LLMs, we evaluate 9 representative LLMs covering various parameter scales, training stages, and creators. Experiments show that the harmlessness of LLMs is still under-satisfactory, and extensive analysis derives some insightful findings that could inspire future research for harmless LLM research.
• Abstract（参考訳）: 生成的人工知能の普及により、AIが生成したテキストがもたらす潜在的な害に関する懸念が高まっている。 これまでの研究者は、生成言語モデルの無害性を評価するために多くの努力を払ってきた。 しかし、既存のベンチマークは、より強力な言語生成と命令追従能力とより広範なアプリケーションのために、大規模言語モデル(LLM)の時代に苦戦している。 本稿では,2116の精巧に設計されたインスタンスを用いた新しいベンチマークであるFFTを提案し,実感,公正性,毒性を考慮したLLMの無害性評価を行う。 LLMの潜在的な害について検討するため、様々なパラメータスケール、トレーニングステージ、クリエーターをカバーする9つの代表LSMを評価した。 実験により、LLMの無害性はまだ不十分であることが示され、広範囲な分析により、将来の無害LSM研究に刺激を与える可能性のある洞察力のある発見が導かれる。

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