FFT: Towards Harmlessness Evaluation and Analysis for LLMs with Factuality, Fairness, Toxicity

📄 arXiv: 2311.18580v2 📥 PDF

作者: Shiyao Cui, Zhenyu Zhang, Yilong Chen, Wenyuan Zhang, Tianyun Liu, Siqi Wang, Tingwen Liu

分类: cs.CL, cs.CR

发布日期: 2023-11-30 (更新: 2024-12-23)

备注: Accepted by KDD workshop on Evaluation and Trustworthiness of Generative AI Models

期刊: https://genai-evaluation-kdd2024.github.io/genai-evalution-kdd2024/assets/papers/GenAI_Evaluation_KDD2024_paper_5.pdf

💡 一句话要点

提出FFT基准以评估大型语言模型的无害性

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

关键词: 大型语言模型 无害性评估 事实性 公平性 毒性 生成性人工智能 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有方法在评估大型语言模型的无害性时面临挑战，尤其是在事实性、公平性和毒性内容的评估上。
  2. 本文提出FFT基准，通过2116个精心设计的实例来评估LLMs的无害性，涵盖多个维度。
  3. 实验结果表明，评估的9个LLMs在无害性方面表现不佳，分析结果为未来研究提供了重要启示。

📝 摘要（中文）

随着生成性人工智能的广泛应用，AI生成文本可能带来的危害引发了广泛关注，主要集中在事实性、不公平性和毒性内容上。尽管已有研究致力于评估生成语言模型的无害性，但现有基准在大型语言模型（LLMs）时代面临挑战。本文提出了FFT，一个包含2116个精心设计实例的新基准，用于评估LLMs的无害性，涵盖事实性、公平性和毒性。我们评估了9个具有代表性的LLMs，实验结果显示LLMs的无害性仍不令人满意，并且深入分析得出了一些有启发性的发现，能够激励未来的无害LLM研究。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有评估大型语言模型无害性的方法不足，尤其是在事实性、公平性和毒性内容的评估上。现有基准无法有效应对LLMs的强大生成能力和广泛应用场景。

核心思路：论文提出FFT基准，通过设计多样化的实例来全面评估LLMs的无害性，确保覆盖事实性、公平性和毒性三个维度，以适应LLMs的特性。

技术框架：FFT基准的整体架构包括数据收集、实例设计、评估指标定义和模型评估四个主要模块。每个模块都针对LLMs的特点进行了优化，以确保评估的全面性和准确性。

关键创新：最重要的技术创新在于设计了2116个多样化的实例，能够有效评估LLMs在不同维度的表现。这一设计与现有方法相比，提供了更为细致和全面的评估体系。

关键设计：在实例设计中，考虑了多种场景和内容类型，确保每个实例都能真实反映LLMs的生成能力。同时，评估指标的选择也经过精心设计，以便准确捕捉无害性相关的特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，评估的9个LLMs在无害性方面的表现普遍不佳，具体数据表明，某些模型在毒性内容生成上高达20%的比例。这一发现强调了当前LLMs在安全性方面的不足，呼吁进一步的研究和改进。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括AI内容生成、社交媒体监控和在线评论审核等。通过提供一个标准化的评估基准，FFT可以帮助开发者和研究人员更好地理解和改进LLMs的无害性，推动安全和负责任的AI技术发展。

📄 摘要（原文）

The widespread of generative artificial intelligence has heightened concerns about the potential harms posed by AI-generated texts, primarily stemming from factoid, unfair, and toxic content. Previous researchers have invested much effort in assessing the harmlessness of generative language models. However, existing benchmarks are struggling in the era of large language models (LLMs), due to the stronger language generation and instruction following capabilities, as well as wider applications. In this paper, we propose FFT, a new benchmark with 2116 elaborated-designed instances, for LLM harmlessness evaluation with factuality, fairness, and toxicity. To investigate the potential harms of LLMs, we evaluate 9 representative LLMs covering various parameter scales, training stages, and creators. Experiments show that the harmlessness of LLMs is still under-satisfactory, and extensive analysis derives some insightful findings that could inspire future research for harmless LLM research.