論文の概要: TrustLLM: Trustworthiness in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05561v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 22:07:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-13 02:11:49.883287
• Title: TrustLLM: Trustworthiness in Large Language Models
• Title（参考訳）: trustllm: 大きな言語モデルの信頼性
• Authors: Lichao Sun, Yue Huang, Haoran Wang, Siyuan Wu, Qihui Zhang, Chujie Gao, Yixin Huang, Wenhan Lyu, Yixuan Zhang, Xiner Li, Zhengliang Liu, Yixin Liu, Yijue Wang, Zhikun Zhang, Bhavya Kailkhura, Caiming Xiong, Chao Zhang, Chaowei Xiao, Chunyuan Li, Eric Xing, Furong Huang, Hao Liu, Heng Ji, Hongyi Wang, Huan Zhang, Huaxiu Yao, Manolis Kellis, Marinka Zitnik, Meng Jiang, Mohit Bansal, James Zou, Jian Pei, Jian Liu, Jianfeng Gao, Jiawei Han, Jieyu Zhao, Jiliang Tang, Jindong Wang, John Mitchell, Kai Shu, Kaidi Xu, Kai-Wei Chang, Lifang He, Lifu Huang, Michael Backes, Neil Zhenqiang Gong, Philip S. Yu, Pin-Yu Chen, Quanquan Gu, Ran Xu, Rex Ying, Shuiwang Ji, Suman Jana, Tianlong Chen, Tianming Liu, Tianyi Zhou, Willian Wang, Xiang Li, Xiangliang Zhang, Xiao Wang, Xing Xie, Xun Chen, Xuyu Wang, Yan Liu, Yanfang Ye, Yinzhi Cao, Yue Zhao
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における信頼度に関する総合的研究であるTrustLLMを紹介する。 まず、8つの異なる次元にまたがる信頼性の高いLCMの原則を提案する。 これらの原則に基づいて、真理性、安全性、公正性、堅牢性、プライバシ、機械倫理を含む6つの次元にわたるベンチマークを確立します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 446.18453721055715
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs), exemplified by ChatGPT, have gained considerable attention for their excellent natural language processing capabilities. Nonetheless, these LLMs present many challenges, particularly in the realm of trustworthiness. Therefore, ensuring the trustworthiness of LLMs emerges as an important topic. This paper introduces TrustLLM, a comprehensive study of trustworthiness in LLMs, including principles for different dimensions of trustworthiness, established benchmark, evaluation, and analysis of trustworthiness for mainstream LLMs, and discussion of open challenges and future directions. Specifically, we first propose a set of principles for trustworthy LLMs that span eight different dimensions. Based on these principles, we further establish a benchmark across six dimensions including truthfulness, safety, fairness, robustness, privacy, and machine ethics. We then present a study evaluating 16 mainstream LLMs in TrustLLM, consisting of over 30 datasets. Our findings firstly show that in general trustworthiness and utility (i.e., functional effectiveness) are positively related. Secondly, our observations reveal that proprietary LLMs generally outperform most open-source counterparts in terms of trustworthiness, raising concerns about the potential risks of widely accessible open-source LLMs. However, a few open-source LLMs come very close to proprietary ones. Thirdly, it is important to note that some LLMs may be overly calibrated towards exhibiting trustworthiness, to the extent that they compromise their utility by mistakenly treating benign prompts as harmful and consequently not responding. Finally, we emphasize the importance of ensuring transparency not only in the models themselves but also in the technologies that underpin trustworthiness. Knowing the specific trustworthy technologies that have been employed is crucial for analyzing their effectiveness.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTによって実証された大規模言語モデル (LLM) は、その優れた自然言語処理能力でかなりの注目を集めている。 しかしながら、これらのLSMは、特に信頼性の領域において、多くの課題を提示している。 したがって、LSMの信頼性を確保することが重要なトピックである。 本稿では, LLMにおける信頼度に関する総合的研究であるTrustLLMを紹介し, 信頼性の異なる側面に対する原則, 確立されたベンチマーク, 信頼性の評価と分析, オープンチャレンジと今後の方向性について議論する。 具体的には,まず,8つの異なる次元にまたがる信頼性の高いLCMの原理を提案する。 これらの原則に基づいて、真理性、安全性、公正性、堅牢性、プライバシー、機械倫理を含む6つの次元にわたるベンチマークを確立する。 次に、30以上のデータセットからなるTrustLLMの16のメインストリームLCMを評価する。 まず,一般に信頼性と実用性(機能的有効性)は肯定的に関連していることを示す。 第2に,プロプライエタリなLDMは信頼性という点で一般的にオープンソースよりも優れており,広くアクセス可能なオープンソースLMの潜在的なリスクに対する懸念が高まっている。 しかし、いくつかのオープンソース LLM はプロプライエタリに非常に近いものである。 第3に、一部のllmは信頼性を示すために過度に調整される可能性があり、不正なプロンプトを有害として扱い、その結果、応答しないことによって、有用性を損なう可能性がある点に注意が必要である。 最後に、モデル自体だけでなく、信頼性を支える技術においても透明性を確保することの重要性を強調します。 採用されている特定の信頼に値する技術を知ることは、その効果を分析する上で重要である。

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