Red Teaming for Large Language Models At Scale: Tackling Hallucinations on Mathematics Tasks

📄 arXiv: 2401.00290v1 📥 PDF

作者: Aleksander Buszydlik, Karol Dobiczek, Michał Teodor Okoń, Konrad Skublicki, Philip Lippmann, Jie Yang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-30

备注: Accepted to The ART of Safety: Workshop on Adversarial testing and Red-Teaming for generative AI (IJCNLP-AACL 2023)

💡 一句话要点

提出LLM红队评估框架，解决数学任务中幻觉问题

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

关键词: 大型语言模型 红队评估 数学任务 幻觉问题 程序化生成 提示工程 结构化推理

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在数学任务中容易出现幻觉，现有方法缺乏系统性的评估和缓解策略。
  2. 论文提出一个程序化生成数学题目的框架，并结合红队技术来评估和提升LLM的数学能力。
  3. 实验表明，即使采用结构化推理和提供示例等红队技术，现有LLM在数学任务上的表现仍然不理想。

📝 摘要（中文）

本文研究了对大型语言模型（LLM）在基础计算和代数任务上进行红队评估的问题，旨在评估各种提示技术如何影响输出质量。我们提出了一个程序化生成数值问题和谜题的框架，并比较了应用和不应用几种红队技术的结果。研究结果表明，即使结构化推理和提供详细的例子可以减缓答案质量的下降，gpt-3.5-turbo和gpt-4模型也不太适合基础计算和推理任务，即使经过红队评估。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在执行基础计算和代数任务时出现的幻觉问题。现有方法缺乏对LLM在数学问题上的鲁棒性和可靠性的系统评估，并且缺乏有效的红队策略来识别和减轻这些问题。现有方法难以有效评估和提升LLM在数学任务上的准确性。

核心思路：论文的核心思路是构建一个程序化的框架，能够自动生成各种难度的数学问题，并利用红队技术（如结构化推理、提供示例）来对抗LLM的幻觉。通过系统性的评估，揭示LLM在数学任务上的弱点，并探索提升其性能的方法。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 问题生成器：程序化生成各种类型的数学问题，包括基础计算和代数任务。2) 红队策略应用：应用不同的红队技术，例如结构化推理（CoT）、提供详细的例子等，来引导LLM进行推理和计算。3) 模型评估：评估LLM在不同红队策略下的表现，并分析其错误类型和原因。4) 结果分析：对比不同模型的性能，并分析红队策略对模型性能的影响。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个程序化的红队评估框架，能够大规模地生成数学问题，并系统性地评估LLM在不同红队策略下的表现。该框架能够有效地识别LLM在数学任务上的弱点，并为开发更鲁棒的数学LLM提供指导。

关键设计：问题生成器可以控制问题的难度、类型和约束条件。红队策略包括：1) Chain-of-Thought (CoT)：引导LLM逐步推理，给出中间步骤。2) 提供示例：提供已解决的类似问题作为参考。3) 修改提示词：尝试不同的提示词来引导LLM的回答。评估指标包括准确率、错误率等。

📊 实验亮点

实验结果表明，即使应用结构化推理和提供示例等红队技术，gpt-3.5-turbo和gpt-4模型在基础计算和推理任务上的表现仍然不理想。这表明现有LLM在数学能力方面存在局限性，需要进一步的研究和改进。具体性能数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更可靠的数学教育工具、智能计算器和科学计算软件。通过红队评估，可以提高LLM在金融、工程等领域的应用安全性，减少因计算错误带来的风险。未来可用于提升LLM在复杂推理和问题解决方面的能力。

📄 摘要（原文）

We consider the problem of red teaming LLMs on elementary calculations and algebraic tasks to evaluate how various prompting techniques affect the quality of outputs. We present a framework to procedurally generate numerical questions and puzzles, and compare the results with and without the application of several red teaming techniques. Our findings suggest that even though structured reasoning and providing worked-out examples slow down the deterioration of the quality of answers, the gpt-3.5-turbo and gpt-4 models are not well suited for elementary calculations and reasoning tasks, also when being red teamed.