CulturalTeaming: AI-Assisted Interactive Red-Teaming for Challenging LLMs' (Lack of) Multicultural Knowledge

📄 arXiv: 2404.06664v1 📥 PDF

作者: Yu Ying Chiu, Liwei Jiang, Maria Antoniak, Chan Young Park, Shuyue Stella Li, Mehar Bhatia, Sahithya Ravi, Yulia Tsvetkov, Vered Shwartz, Yejin Choi

分类: cs.CL, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2024-04-10

备注: Preprint (under review)

💡 一句话要点

提出CulturalTeaming以解决LLMs多文化知识评估问题

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

关键词: 大型语言模型 多文化知识 人机协作 评估数据集 AI辅助

📋 核心要点

  1. 现有的多文化知识评估方法依赖昂贵的人类注释，难以全面捕捉文化的复杂性和多样性。
  2. CulturalTeaming通过人机协作，结合人类的创造力与LLM的自动化能力，构建高质量的评估数据集。
  3. 实验结果显示，CULTURALBENCH-V0.1数据集的准确率在37.7%到72.2%之间，揭示了LLMs在多文化知识上的显著差距。

📝 摘要（中文）

前沿的大型语言模型（LLMs）在开发过程中受到文化背景和数据集来源的偏见影响，导致其多文化知识的评估方法不足。现有的多文化评估主要依赖昂贵且有限的人类注释或过时的互联网资源，难以捕捉文化规范的复杂性和多样性。为此，本文提出了CulturalTeaming，一个互动式的红队系统，通过人机协作构建真正具有挑战性的评估数据集，以评估LLMs的多文化知识，同时提升注释者的能力和体验。研究表明，CulturalTeaming的多种AI辅助模式支持注释者以游戏化的方式创建文化问题，显著提高了问题的难度和注释者的创造力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在多文化知识评估中的不足，现有方法无法有效捕捉文化的复杂性和多样性，且依赖昂贵的人类注释。

核心思路：CulturalTeaming通过人机协作，利用AI辅助注释者创建文化问题，提升评估数据集的质量和多样性。该设计旨在结合人类的文化知识与LLM的自动化能力。

技术框架：CulturalTeaming的整体架构包括用户界面、AI辅助模块和数据集生成模块。用户通过界面与AI进行互动，AI提供问题生成和修改建议，最终生成评估数据集。

关键创新：最重要的创新在于将AI与人类注释者的合作模式引入评估数据集的创建，突破了传统方法的局限，提升了问题的难度和多样性。

关键设计：在设计中，AI提供的修订提示和反馈机制是关键，帮助用户生成更具挑战性的问题，同时提升用户的创造力和参与感。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验中，CULTURALBENCH-V0.1数据集的准确率在不同的现代LLMs中表现出37.7%到72.2%的差异，揭示了LLMs在多文化知识方面的显著不足，强调了CulturalTeaming方法的有效性和必要性。

🎯 应用场景

CulturalTeaming的研究成果可广泛应用于多文化知识的评估和教育领域，帮助开发更具包容性的语言模型。其方法论也可为其他领域的评估数据集创建提供借鉴，推动人机协作的发展。

📄 摘要（原文）

Frontier large language models (LLMs) are developed by researchers and practitioners with skewed cultural backgrounds and on datasets with skewed sources. However, LLMs' (lack of) multicultural knowledge cannot be effectively assessed with current methods for developing benchmarks. Existing multicultural evaluations primarily rely on expensive and restricted human annotations or potentially outdated internet resources. Thus, they struggle to capture the intricacy, dynamics, and diversity of cultural norms. LLM-generated benchmarks are promising, yet risk propagating the same biases they are meant to measure. To synergize the creativity and expert cultural knowledge of human annotators and the scalability and standardizability of LLM-based automation, we introduce CulturalTeaming, an interactive red-teaming system that leverages human-AI collaboration to build truly challenging evaluation dataset for assessing the multicultural knowledge of LLMs, while improving annotators' capabilities and experiences. Our study reveals that CulturalTeaming's various modes of AI assistance support annotators in creating cultural questions, that modern LLMs fail at, in a gamified manner. Importantly, the increased level of AI assistance (e.g., LLM-generated revision hints) empowers users to create more difficult questions with enhanced perceived creativity of themselves, shedding light on the promises of involving heavier AI assistance in modern evaluation dataset creation procedures. Through a series of 1-hour workshop sessions, we gather CULTURALBENCH-V0.1, a compact yet high-quality evaluation dataset with users' red-teaming attempts, that different families of modern LLMs perform with accuracy ranging from 37.7% to 72.2%, revealing a notable gap in LLMs' multicultural proficiency.