論文の概要: AutoDetect: Towards a Unified Framework for Automated Weakness Detection in Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16714v1
- Date: Mon, 24 Jun 2024 15:16:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-25 14:15:21.829040
- Title: AutoDetect: Towards a Unified Framework for Automated Weakness Detection in Large Language Models
- Title（参考訳）: AutoDetect: 大規模言語モデルにおける弱度自動検出のための統一フレームワーク
- Authors: Jiale Cheng, Yida Lu, Xiaotao Gu, Pei Ke, Xiao Liu, Yuxiao Dong, Hongning Wang, Jie Tang, Minlie Huang,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はますます強力になってきていますが、それでも顕著ですが微妙な弱点があります。
従来のベンチマークアプローチでは、特定のモデルの欠陥を徹底的に特定することはできない。
さまざまなタスクにまたがるLLMの弱点を自動的に露呈する統合フレームワークであるAutoDetectを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.09157454599605
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Although Large Language Models (LLMs) are becoming increasingly powerful, they still exhibit significant but subtle weaknesses, such as mistakes in instruction-following or coding tasks. As these unexpected errors could lead to severe consequences in practical deployments, it is crucial to investigate the limitations within LLMs systematically. Traditional benchmarking approaches cannot thoroughly pinpoint specific model deficiencies, while manual inspections are costly and not scalable. In this paper, we introduce a unified framework, AutoDetect, to automatically expose weaknesses in LLMs across various tasks. Inspired by the educational assessment process that measures students' learning outcomes, AutoDetect consists of three LLM-powered agents: Examiner, Questioner, and Assessor. The collaboration among these three agents is designed to realize comprehensive and in-depth weakness identification. Our framework demonstrates significant success in uncovering flaws, with an identification success rate exceeding 30% in prominent models such as ChatGPT and Claude. More importantly, these identified weaknesses can guide specific model improvements, proving more effective than untargeted data augmentation methods like Self-Instruct. Our approach has led to substantial enhancements in popular LLMs, including the Llama series and Mistral-7b, boosting their performance by over 10% across several benchmarks. Code and data are publicly available at https://github.com/thu-coai/AutoDetect.
- Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)はますます強力になってきていますが、命令追従やコーディングタスクのミスなど、目覚ましいが微妙な弱点があります。
これらの予期せぬ誤りは、実際の展開において重大な結果をもたらす可能性があるため、LLM内の制限を体系的に調査することが重要である。
従来のベンチマークアプローチでは、特定のモデルの欠陥を徹底的に特定することはできないが、手動検査はコストが高く、スケーラブルではない。
本稿では,様々なタスクにまたがるLLMの弱点を自動的に露呈する統合フレームワークAutoDetectを紹介する。
学生の学習成果を測定する教育評価プロセスにインスパイアされたAutoDetectは、3つのLCMエージェント(検査者、質問者、評価官)で構成されている。
これら3つのエージェント間の協調は、包括的で詳細な弱点識別を実現するように設計されている。
当社のフレームワークは,ChatGPTやClaudeといった著名なモデルで30%以上の識別成功率で,欠陥の発見に大きな成功を収めている。
さらに重要なのは、これらの識別された弱点が特定のモデル改善のガイドとなり、セルフインストラクションのような未ターゲットのデータ拡張メソッドよりも効果的であることが証明されることだ。
我々のアプローチは、LlamaシリーズやMistral-7bなど、人気のあるLLMの大幅な改善をもたらし、いくつかのベンチマークでパフォーマンスを10%以上向上させた。
コードとデータはhttps://github.com/thu-coai/AutoDetect.comで公開されている。
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