論文の概要: SelfPrompt: Autonomously Evaluating LLM Robustness via Domain-Constrained Knowledge Guidelines and Refined Adversarial Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00765v1
• Date: Sun, 01 Dec 2024 10:58:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:50:41.391197
• Title: SelfPrompt: Autonomously Evaluating LLM Robustness via Domain-Constrained Knowledge Guidelines and Refined Adversarial Prompts
• Title（参考訳）: SelfPrompt: ドメイン制約付き知識ガイドラインと修正逆転プロンプトによるLLMロバストネスの自律的評価
• Authors: Aihua Pei, Zehua Yang, Shunan Zhu, Ruoxi Cheng, Ju Jia,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のロバスト性を自律的に評価する新しいフレームワークを提案する。 本稿では,ドメイン制約付き知識グラフ三重項から記述文を生成し,敵対的プロンプトを定式化する。 この自己評価機構により、LCMは外部ベンチマークを必要とせずにその堅牢性を評価することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6291443816903801
• License:
• Abstract: Traditional methods for evaluating the robustness of large language models (LLMs) often rely on standardized benchmarks, which can escalate costs and limit evaluations across varied domains. This paper introduces a novel framework designed to autonomously evaluate the robustness of LLMs by incorporating refined adversarial prompts and domain-constrained knowledge guidelines in the form of knowledge graphs. Our method systematically generates descriptive sentences from domain-constrained knowledge graph triplets to formulate adversarial prompts, enhancing the relevance and challenge of the evaluation. These prompts, generated by the LLM itself and tailored to evaluate its own robustness, undergo a rigorous filtering and refinement process, ensuring that only those with high textual fluency and semantic fidelity are used. This self-evaluation mechanism allows the LLM to evaluate its robustness without the need for external benchmarks. We assess the effectiveness of our framework through extensive testing on both proprietary models like ChatGPT and open-source models such as Llama-3.1, Phi-3, and Mistral. Results confirm that our approach not only reduces dependency on conventional data but also provides a targeted and efficient means of evaluating LLM robustness in constrained domains.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のロバスト性を評価する従来の手法は、しばしば標準化されたベンチマークに頼っている。 本稿では,LLMの強靭性評価を,知識グラフの形式に改良された対角的プロンプトとドメイン制約付き知識ガイドラインを組み込むことにより,自律的に評価する新しい枠組みを提案する。 提案手法は,ドメイン制約付き知識グラフ三重項から記述文を体系的に生成し,敵対的プロンプトを定式化し,評価の妥当性と課題を高める。 これらのプロンプトはLLM自身によって生成され、自分自身の堅牢性を評価するために調整され、厳密なフィルタリングと洗練プロセスが行われ、高いテキストの流布とセマンティックな忠実さを持つものだけが使用される。 この自己評価機構により、LCMは外部ベンチマークを必要とせずにその堅牢性を評価することができる。 我々は,ChatGPTやLlama-3.1,Phi-3,Mistralといったオープンソースモデルといったプロプライエタリモデルの広範なテストを通じて,フレームワークの有効性を評価する。 その結果,本手法は従来のデータへの依存を減らすだけでなく,制約領域におけるLSMのロバスト性を評価するための目標かつ効率的な手段も提供することがわかった。

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