LLMAuditor: A Framework for Auditing Large Language Models Using Human-in-the-Loop

📄 arXiv: 2402.09346v3 📥 PDF

作者: Maryam Amirizaniani, Jihan Yao, Adrian Lavergne, Elizabeth Snell Okada, Aman Chadha, Tanya Roosta, Chirag Shah

分类: cs.AI

发布日期: 2024-02-14 (更新: 2024-05-22)

💡 一句话要点

提出LLMAuditor框架以解决大语言模型审计问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 审计框架 人机协作 模型偏见 不一致性 幻觉 自动化工具

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的LLM审计方法难以操作且缺乏可及性，导致偏见和不一致性难以识别。
  2. 方法要点：LLMAuditor框架结合了不同的LLM和人机协作，提供了标准化的评估标准和结构化的提示模板。
  3. 实验或效果：通过案例研究，验证了该框架能够有效生成探测器，提升审计的可靠性和减少幻觉结果。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在各类用户和场景中的广泛应用，识别使用这些模型时可能出现的问题变得至关重要。这些问题包括偏见、不一致性和幻觉等。尽管审计LLM以发现这些问题是必要的，但这一过程对于大多数人来说并不容易或可及。本文提出的LLMAuditor框架是一种自动化、可扩展的解决方案，结合了不同的LLM和人机协作（HIL），提供了可验证性和透明性，避免了对同一LLM的循环依赖，并提高了科学严谨性和普适性。通过对TruthfulQA数据集中的问题进行案例研究，证明了我们可以从一个LLM生成可靠的探测器，以审计另一个LLM中的不一致性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型审计中的偏见、不一致性和幻觉问题。现有方法往往难以操作，且缺乏有效的自动化工具，使得审计过程不够高效和可靠。

核心思路：LLMAuditor框架的核心思想是结合不同的LLM与人机协作，利用标准化的评估标准和结构化的提示模板来生成审计探测器，从而提高审计的可靠性和透明性。

技术框架：该框架分为两个主要阶段：第一阶段是使用人类评估者对LLM的响应进行标准化评估，第二阶段是通过结构化提示模板生成探测器，以便在不同的LLM之间进行审计。

关键创新：LLMAuditor的创新在于其综合性的框架设计，特别是引入了人机协作的验证机制，避免了对同一LLM的循环依赖，从而增强了审计结果的科学性和普适性。

关键设计：框架中使用的结构化提示模板设计为生成多样化的探测器，确保探测器能够有效地揭示LLM的潜在问题。此外，评估标准的制定也经过精心设计，以确保评估过程的客观性和一致性。

📊 实验亮点

在实验中，使用TruthfulQA数据集进行的案例研究表明，LLMAuditor框架能够生成可靠的探测器，成功审计出不同LLM中的不一致性。通过人机协作的方式，审计结果的可靠性显著提高，幻觉结果的发生率也得到了有效降低，展示了该框架的有效性和实用性。

🎯 应用场景

LLMAuditor框架具有广泛的应用潜力，尤其在需要确保大型语言模型输出可靠性的领域，如教育、医疗和法律等。通过有效的审计机制，该框架能够帮助开发者和用户识别和纠正模型中的潜在问题，从而提高模型的安全性和可信度。未来，该框架还可以扩展到其他类型的AI模型审计中，推动AI技术的健康发展。

📄 摘要（原文）

As Large Language Models (LLMs) become more pervasive across various users and scenarios, identifying potential issues when using these models becomes essential. Examples of such issues include: bias, inconsistencies, and hallucination. Although auditing the LLM for these problems is often warranted, such a process is neither easy nor accessible for most. An effective method is to probe the LLM using different versions of the same question. This could expose inconsistencies in its knowledge or operation, indicating potential for bias or hallucination. However, to operationalize this auditing method at scale, we need an approach to create those probes reliably and automatically. In this paper we propose the LLMAuditor framework which is an automatic, and scalable solution, where one uses a different LLM along with human-in-the-loop (HIL). This approach offers verifiability and transparency, while avoiding circular reliance on the same LLM, and increasing scientific rigor and generalizability. Specifically, LLMAuditor includes two phases of verification using humans: standardized evaluation criteria to verify responses, and a structured prompt template to generate desired probes. A case study using questions from the TruthfulQA dataset demonstrates that we can generate a reliable set of probes from one LLM that can be used to audit inconsistencies in a different LLM. This process is enhanced by our structured prompt template with HIL, which not only boosts the reliability of our approach in auditing but also yields the delivery of less hallucinated results. The novelty of our research stems from the development of a comprehensive, general-purpose framework that includes a HIL verified prompt template for auditing responses generated by LLMs.