論文の概要: Annotation alignment: Comparing LLM and human annotations of conversational safety

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06369v4
• Date: Mon, 07 Oct 2024 17:13:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:39:46.922527
• Title: Annotation alignment: Comparing LLM and human annotations of conversational safety
• Title（参考訳）: アノテーションアライメント:LLMと人間の会話安全アノテーションの比較
• Authors: Rajiv Movva, Pang Wei Koh, Emma Pierson,
• Abstract要約: 近年のDICESデータセットを用いて、チャットボットの安全性の認識がユーザによる安全性の認識とどの程度一致しているかを調査する。 LLMが異なる人口集団とどのように相関するかの相違を示すためには、より大きなデータセットが必要であることを示す。 GPT-4は、ある集団が他の集団よりも会話が安全でないと予測できない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.143093546513857
• License:
• Abstract: Do LLMs align with human perceptions of safety? We study this question via annotation alignment, the extent to which LLMs and humans agree when annotating the safety of user-chatbot conversations. We leverage the recent DICES dataset (Aroyo et al., 2023), in which 350 conversations are each rated for safety by 112 annotators spanning 10 race-gender groups. GPT-4 achieves a Pearson correlation of $r = 0.59$ with the average annotator rating, \textit{higher} than the median annotator's correlation with the average ($r=0.51$). We show that larger datasets are needed to resolve whether LLMs exhibit disparities in how well they correlate with different demographic groups. Also, there is substantial idiosyncratic variation in correlation within groups, suggesting that race & gender do not fully capture differences in alignment. Finally, we find that GPT-4 cannot predict when one demographic group finds a conversation more unsafe than another.
• Abstract（参考訳）: LLMは人間の安全に対する認識と一致しているか? 我々は,ユーザ・チャットボットの会話の安全性に注釈を付ける際に,LLMと人間がどのように一致しているかをアノテーションアライメントを用いて検討する。 私たちは最近のDICESデータセット(Aroyo et al , 2023)を活用し、350の会話が10のレースジェンダーグループにまたがる112のアノテータによって安全のために評価される。 GPT-4 は、平均アノテータ格付けの $r = 0.59$ と平均アノテータ格付けの \textit{higher} とのピアソン相関を平均 (r=0.51$) との平均アノテータの相関よりも達成する。 より大規模なデータセットは、LLMが異なる人口集団とどのように相関するかの相違を示すかどうかを判断するために必要であることを示す。 また、グループ内の相関関係には相当な慣用的変化があり、人種と性別がアライメントの差を完全に捉えていないことを示唆している。 最後に、GPT-4は、ある集団が他の集団よりも会話が安全でないと予測できないことを発見した。

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