論文の概要: A Comprehensive Evaluation framework of Alignment Techniques for LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09937v1
- Date: Wed, 13 Aug 2025 16:42:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.965535
- Title: A Comprehensive Evaluation framework of Alignment Techniques for LLMs
- Title（参考訳）: LLMのアライメント手法に関する総合的評価フレームワーク
- Authors: Muneeza Azmat, Momin Abbas, Maysa Malfiza Garcia de Macedo, Marcelo Carpinette Grave, Luan Soares de Souza, Tiago Machado, Rogerio A de Paula, Raya Horesh, Yixin Chen, Heloisa Caroline de Souza Pereira Candello, Rebecka Nordenlow, Aminat Adebiyi,
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)におけるアライメント手法の多次元評価を提案する。
本フレームワークは、アライメント検出、アライメント品質、計算効率、ロバストネスの4つの重要な側面に沿ってメソッドを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9090038202345
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As Large Language Models (LLMs) become increasingly integrated into real-world applications, ensuring their outputs align with human values and safety standards has become critical. The field has developed diverse alignment approaches including traditional fine-tuning methods (RLHF, instruction tuning), post-hoc correction systems, and inference-time interventions, each with distinct advantages and limitations. However, the lack of unified evaluation frameworks makes it difficult to systematically compare these paradigms and guide deployment decisions. This paper introduces a multi-dimensional evaluation of alignment techniques for LLMs, a comprehensive evaluation framework that provides a systematic comparison across all major alignment paradigms. Our framework assesses methods along four key dimensions: alignment detection, alignment quality, computational efficiency, and robustness. Through experiments across diverse base models and alignment strategies, we demonstrate the utility of our framework in identifying strengths and limitations of current state-of-the-art models, providing valuable insights for future research directions.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が現実世界のアプリケーションにますます統合されるにつれて、その出力が人間の価値観や安全基準と一致することを保証することが重要になっている。
この分野は、従来の微調整法(RLHF、命令チューニング)、ポストホック補正システム、推論時間介入など様々なアライメント手法を開発しており、それぞれに異なる利点と制限がある。
しかし、統一的な評価フレームワークがないため、これらのパラダイムを体系的に比較し、デプロイメントの決定を導くことは困難である。
本稿では,全ての主要なアライメントパラダイムの体系的比較を行う総合的な評価フレームワークであるLCMのアライメント手法の多次元評価について紹介する。
本フレームワークは、アライメント検出、アライメント品質、計算効率、ロバストネスの4つの重要な側面に沿ってメソッドを評価する。
多様なベースモデルとアライメント戦略の実験を通じて、現在の最先端モデルの強度と限界を識別するフレームワークの有用性を実証し、将来の研究方向性に貴重な洞察を与える。
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