論文の概要: Raising the Bar: Investigating the Values of Large Language Models via Generative Evolving Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14230v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 11:51:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 14:01:46.567450
• Title: Raising the Bar: Investigating the Values of Large Language Models via Generative Evolving Testing
• Title（参考訳）: バーを高くする - ジェネレーティブ進化テストによる大規模言語モデルの価値の調査
• Authors: Han Jiang, Xiaoyuan Yi, Zhihua Wei, Shu Wang, Xing Xie,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は大きなブレークスルーを達成したが、生成された非倫理的コンテンツは潜在的なリスクをもたらしている。 LLMの価値アライメントを測定することは、その規制と責任あるデプロイメントにとって不可欠である。 本稿では,LLMの根底にある道徳的基盤を動的に探索する新しい生成的進化テスト手法であるGAAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.93490432227601
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Warning: this paper contains model outputs exhibiting unethical information. Large Language Models (LLMs) have achieved significant breakthroughs, but their generated unethical content poses potential risks. Measuring value alignment of LLMs becomes crucial for their regulation and responsible deployment. Numerous datasets have been constructed to assess social bias, toxicity, and ethics in LLMs, but they suffer from evaluation chronoeffect, that is, as models rapidly evolve, existing data becomes leaked or undemanding, overestimating ever-developing LLMs. To tackle this problem, we propose GETA, a novel generative evolving testing approach that dynamically probes the underlying moral baselines of LLMs. Distinct from previous adaptive testing methods that rely on static datasets with limited difficulty, GETA incorporates an iteratively-updated item generator which infers each LLM's moral boundaries and generates difficulty-tailored testing items, accurately reflecting the true alignment extent. This process theoretically learns a joint distribution of item and model response, with item difficulty and value conformity as latent variables, where the generator co-evolves with the LLM, addressing chronoeffect. We evaluate various popular LLMs with diverse capabilities and demonstrate that GETA can create difficulty-matching testing items and more accurately assess LLMs' values, better consistent with their performance on unseen OOD and i.i.d. items, laying the groundwork for future evaluation paradigms.
• Abstract（参考訳）: 警告: 非倫理的な情報を示すモデル出力を含む。 大きな言語モデル(LLM)は大きなブレークスルーを達成したが、生成された非倫理的コンテンツは潜在的なリスクをもたらしている。 LLMの価値アライメントを測定することは、その規制と責任あるデプロイメントにとって不可欠である。 LLMの社会的偏見、毒性、倫理を評価するために、多くのデータセットが構築されているが、モデルが急速に進化するにつれて、既存のデータが漏れたり、不必要な状態に陥り、絶え間なく発展するLLMを過大評価する、という評価のクロノエフェクトに悩まされている。 この問題に対処するために,LLMの根底にある道徳的基線を動的に探索する新しい生成的進化テスト手法であるGAAを提案する。 制限のある静的データセットに依存する従来の適応テスト手法とは違い、GAAは反復的に更新されたアイテムジェネレータを組み込んで、各LSMの道徳的境界を推測し、真のアライメント範囲を正確に反映して困難に調整されたテスト項目を生成する。 このプロセスは理論的にアイテムとモデル応答の結合分布を学習し、アイテムの難易度と値の適合性を潜伏変数とし、ジェネレータはLSMと共進化し、クロノエフェクトに対処する。 我々は,多様な能力を持つ多種多様なLLMを評価し,GAAが難解なテスト項目を作成し,LCMの値をより正確に評価し,未確認のOODおよびi.d.項目の性能と整合性を向上し,将来の評価パラダイムの基盤となることを実証した。

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