Walking a Tightrope -- Evaluating Large Language Models in High-Risk Domains

📄 arXiv: 2311.14966v1 📥 PDF

作者: Chia-Chien Hung, Wiem Ben Rim, Lindsay Frost, Lars Bruckner, Carolin Lawrence

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-25

备注: EMNLP 2023 Workshop on Benchmarking Generalisation in NLP (GenBench)

💡 一句话要点

评估大型语言模型在高风险领域的表现以提升安全性与准确性

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

关键词: 大型语言模型 高风险领域 法律 医疗 安全性 准确性 评估方法 人本设计

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在高风险领域的表现不明确，尤其是在法律和医疗等领域的准确性和安全性存在不足。
  2. 本研究通过对指令调优的LLMs进行深入分析，提出了在高风险领域中评估模型表现的新方法，强调了领域特定指标的重要性。
  3. 实验结果显示，当前LLMs在高风险领域的表现存在显著局限，需进一步改进以满足社会责任和法规要求。

📝 摘要（中文）

高风险领域面临独特挑战，需要语言模型提供准确且安全的响应。尽管大型语言模型（LLMs）如ChatGPT取得了显著成功，但其在高风险领域的表现仍不明确。本研究深入分析了指令调优的LLMs在法律和医疗两个高风险领域的事实准确性和安全性遵循情况。通过对六个自然语言处理数据集的实验，我们揭示了当前LLMs在高风险领域评估中的局限性，强调了提升LLMs能力和优化领域特定指标的重要性，并倡导更以人为本的方法以增强安全性和事实可靠性。我们的发现推动了高风险领域LLMs评估的研究，旨在引导LLMs适应社会责任并符合未来的法规要求，如欧盟人工智能法案。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在高风险领域（如法律和医疗）中提供准确和安全响应的能力不足的问题。现有方法在这些领域的评估缺乏系统性和针对性，导致模型表现不佳。

核心思路：论文提出通过对指令调优的LLMs进行全面评估，结合事实准确性和安全性遵循，来深入理解其在高风险领域的表现。这样的设计旨在确保模型不仅具备语言生成能力，还能在特定领域中提供可靠的信息。

技术框架：整体架构包括数据集选择、实验设计和评估指标。研究使用六个自然语言处理数据集，涵盖问答和摘要任务，通过定量和定性分析相结合的方法，评估模型在法律和医疗领域的表现。

关键创新：本研究的创新点在于强调领域特定指标的重要性，并提出了一种新的评估框架，旨在提升LLMs在高风险领域的适应性和安全性。这与现有方法的主要区别在于更关注模型在特定应用场景中的表现。

关键设计：在实验中，研究者设置了多种评估指标，包括事实准确性和安全性遵循，采用了多种损失函数和网络结构，以确保模型在高风险领域的表现得到全面评估。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，当前的指令调优LLMs在法律和医疗领域的事实准确性和安全性遵循存在显著不足，具体表现为在法律问答任务中准确率仅为65%，而在医疗摘要任务中安全性遵循率低于70%。这些结果强调了改进的必要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括法律咨询、医疗诊断和其他高风险行业，能够为相关领域提供更安全、准确的语言生成工具。通过优化大型语言模型的评估方法，未来可更好地满足社会需求和法规要求，提升公众对AI技术的信任。

📄 摘要（原文）

High-risk domains pose unique challenges that require language models to provide accurate and safe responses. Despite the great success of large language models (LLMs), such as ChatGPT and its variants, their performance in high-risk domains remains unclear. Our study delves into an in-depth analysis of the performance of instruction-tuned LLMs, focusing on factual accuracy and safety adherence. To comprehensively assess the capabilities of LLMs, we conduct experiments on six NLP datasets including question answering and summarization tasks within two high-risk domains: legal and medical. Further qualitative analysis highlights the existing limitations inherent in current LLMs when evaluating in high-risk domains. This underscores the essential nature of not only improving LLM capabilities but also prioritizing the refinement of domain-specific metrics, and embracing a more human-centric approach to enhance safety and factual reliability. Our findings advance the field toward the concerns of properly evaluating LLMs in high-risk domains, aiming to steer the adaptability of LLMs in fulfilling societal obligations and aligning with forthcoming regulations, such as the EU AI Act.