Flames: Benchmarking Value Alignment of LLMs in Chinese
作者: Kexin Huang, Xiangyang Liu, Qianyu Guo, Tianxiang Sun, Jiawei Sun, Yaru Wang, Zeyang Zhou, Yixu Wang, Yan Teng, Xipeng Qiu, Yingchun Wang, Dahua Lin
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2023-11-12 (更新: 2024-05-22)
备注: Accepted to the NAACL 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出Flames基准以评估大型语言模型的价值对齐问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 价值对齐 安全性评估 道德维度 对抗性提示 中国价值观 无害性原则
📋 核心要点
- 现有的评估基准未能有效揭示大型语言模型的安全漏洞，导致其与人类价值的对齐存在显著差距。
- 本文提出Flames基准，结合常见无害性原则和特定的中国价值观，通过设计复杂的对抗性提示来评估LLMs的价值对齐。
- 实验结果表明，所有评估的LLMs在Flames基准上表现较差，特别是在安全性和公平性方面，突显了进一步对齐的必要性。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）在各个领域的广泛应用，评估其与人类价值观的对齐变得尤为重要。然而，现有基准未能有效揭示LLMs的安全漏洞。尽管许多模型在评估中取得高分，但在与人类价值的深层对齐和真正的无害性方面仍存在显著差距。为此，本文提出了名为Flames的价值对齐基准，涵盖了常见的无害性原则和独特的道德维度，融入了和谐等特定的中国价值观。通过对17个主流LLMs进行提示，我们获得了模型响应并进行了严格的注释评估，结果显示所有评估的LLMs在Flames上表现较差，尤其是在安全性和公平性维度。我们还开发了一种轻量级评分器，能够在多个维度上对LLMs进行评分，以高效评估新模型。Flames的复杂性远超现有基准，为当代LLMs设定了新的挑战。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型与人类价值观对齐不足的问题。现有方法在揭示模型的安全漏洞和深层价值对齐方面存在明显不足。
核心思路：论文提出Flames基准，结合了无害性原则和中国特定价值观，通过设计复杂的对抗性提示来评估模型的价值对齐能力。
技术框架：Flames基准包括多个模块，首先设计对抗性提示，然后对17个主流LLMs进行响应收集，最后进行详细的注释和评估。
关键创新：Flames基准的创新在于其复杂性和多维度评估，超越了现有基准，特别是在安全性和公平性维度的评估上。
关键设计：在设计中，采用了复杂的场景和隐含恶意的提示，确保评估的全面性和深度，同时开发了轻量级评分器以高效评估模型表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所有评估的LLMs在Flames基准上的表现普遍较差，尤其是在安全性和公平性维度，突显了当前模型在这些方面的不足。这一发现为未来的研究指明了方向，强调了对LLMs进行更深入对齐的必要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括人工智能伦理、安全性评估和政策制定等。通过提供一个全面的评估框架，Flames基准能够帮助研究人员和开发者更好地理解和改进LLMs的价值对齐，促进更安全和符合人类价值的AI系统的开发。
📄 摘要（原文）
The widespread adoption of large language models (LLMs) across various regions underscores the urgent need to evaluate their alignment with human values. Current benchmarks, however, fall short of effectively uncovering safety vulnerabilities in LLMs. Despite numerous models achieving high scores and 'topping the chart' in these evaluations, there is still a significant gap in LLMs' deeper alignment with human values and achieving genuine harmlessness. To this end, this paper proposes a value alignment benchmark named Flames, which encompasses both common harmlessness principles and a unique morality dimension that integrates specific Chinese values such as harmony. Accordingly, we carefully design adversarial prompts that incorporate complex scenarios and jailbreaking methods, mostly with implicit malice. By prompting 17 mainstream LLMs, we obtain model responses and rigorously annotate them for detailed evaluation. Our findings indicate that all the evaluated LLMs demonstrate relatively poor performance on Flames, particularly in the safety and fairness dimensions. We also develop a lightweight specified scorer capable of scoring LLMs across multiple dimensions to efficiently evaluate new models on the benchmark. The complexity of Flames has far exceeded existing benchmarks, setting a new challenge for contemporary LLMs and highlighting the need for further alignment of LLMs. Our benchmark is publicly available at https://github.com/AIFlames/Flames.