Can LLMs Recognize Toxicity? A Structured Investigation Framework and Toxicity Metric

📄 arXiv: 2402.06900v5 📥 PDF

作者: Hyukhun Koh, Dohyung Kim, Minwoo Lee, Kyomin Jung

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-10 (更新: 2024-11-14)

备注: 8 page long

期刊: EMNLP2024 findings

💡 一句话要点

提出基于LLM的毒性度量指标以解决现有评估不足问题

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

关键词: 大型语言模型 毒性评估 文本生成 社交媒体 内容审核

📋 核心要点

  1. 现有毒性度量方法依赖于特定数据集，容易受到分布外问题影响，且定义不够灵活。
  2. 本文提出了一种基于大型语言模型的毒性度量指标，能够根据不同的定义灵活评估毒性。
  3. 实验证明该指标在验证因素的毒性测量上表现优异，F1分数较传统指标提高了12个百分点。

📝 摘要（中文）

在开发符合社会标准的大型语言模型（LLMs）过程中，检测生成文本中的毒性至关重要。现有的毒性度量指标大多依赖于特定毒性数据集训练的编码器模型，容易受到分布外（OOD）问题的影响，并且依赖于数据集对毒性的定义。本文提出了一种基于LLMs的稳健度量指标，能够根据给定定义灵活测量毒性。我们首先分析了毒性因素，然后考察了LLMs的内在毒性属性，以确定其作为评估者的适用性。最后，我们通过详细分析评估了该指标的性能，实证结果显示在验证因素的毒性测量上表现出色，F1分数提高了12个百分点。研究还表明，上游毒性显著影响下游指标，表明LLMs不适合在未经验证的因素中进行毒性评估。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有毒性度量指标在应对分布外问题和定义灵活性不足的挑战。现有方法往往依赖于特定数据集，导致评估结果不够可靠。

核心思路：论文提出了一种基于大型语言模型的毒性度量方法，能够根据给定的毒性定义灵活地评估文本的毒性。这种方法利用LLMs的强大语言理解能力，克服了传统方法的局限性。

技术框架：整体架构包括毒性因素分析、LLMs内在毒性属性的考察以及基于这些分析的毒性评估模块。首先分析毒性因素，然后利用LLMs进行评估，最后进行性能验证。

关键创新：本研究的主要创新在于提出了一种新的毒性度量指标，该指标基于LLMs，能够适应不同的毒性定义，与传统依赖特定数据集的指标相比，具有更好的灵活性和准确性。

关键设计：在设计过程中，采用了特定的损失函数来优化毒性评估的准确性，并选择了适合的网络结构以提升模型的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的毒性度量指标在验证因素的毒性测量上表现优异，F1分数较传统指标提高了12个百分点，显示出显著的性能提升。这一结果表明新方法在毒性评估中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容审核、在线评论监测以及自动化文本生成系统的安全性评估。通过提供更准确的毒性评估工具，能够有效减少有害内容的传播，提升用户体验和平台安全性。

📄 摘要（原文）

In the pursuit of developing Large Language Models (LLMs) that adhere to societal standards, it is imperative to detect the toxicity in the generated text. The majority of existing toxicity metrics rely on encoder models trained on specific toxicity datasets, which are susceptible to out-of-distribution (OOD) problems and depend on the dataset's definition of toxicity. In this paper, we introduce a robust metric grounded on LLMs to flexibly measure toxicity according to the given definition. We first analyze the toxicity factors, followed by an examination of the intrinsic toxic attributes of LLMs to ascertain their suitability as evaluators. Finally, we evaluate the performance of our metric with detailed analysis. Our empirical results demonstrate outstanding performance in measuring toxicity within verified factors, improving on conventional metrics by 12 points in the F1 score. Our findings also indicate that upstream toxicity significantly influences downstream metrics, suggesting that LLMs are unsuitable for toxicity evaluations within unverified factors.