A Course Correction in Steerability Evaluation: Revealing Miscalibration and Side Effects in LLMs

📄 arXiv: 2505.23816v1 📥 PDF

作者: Trenton Chang, Tobias Schnabel, Adith Swaminathan, Jenna Wiens

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-05-27

备注: 10 pages, 8 figures. 26 pages of references and supplementary material, 20 additional figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出多维目标空间框架以评估LLM的可操控性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 可操控性 多维目标空间 文本重写 误校准 副作用 评估框架

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在满足用户多样化目标方面存在可操控性不足的问题，表现为覆盖不足和误校准等现象。
  2. 本文提出了一种基于多维目标空间的评估框架，将用户目标和LLM输出建模为向量，以系统性地评估可操控性。
  3. 实验结果显示，当前LLMs在可操控性方面表现不佳，副作用持续存在，且不同干预措施的效果差异显著。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）在推理和指令遵循基准上取得了进展，但它们是否能可靠地产生与多样化用户目标一致的输出仍不明确。本文提出了一种基于多维目标空间的框架，系统评估LLMs在可操控性方面的不足，包括覆盖不足、误校准和副作用。通过文本重写任务的实验，发现当前LLMs在可操控性上存在显著问题，且现有的干预措施效果不一。研究结果表明，即使是强大的LLMs在可操控性方面也面临挑战，现有的对齐策略可能不足以解决这些问题。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在满足用户多样化目标时的可操控性不足问题，现有方法未能充分评估模型在覆盖、误校准和副作用方面的表现。

核心思路：提出一种基于多维目标空间的评估框架，通过将用户目标和LLM输出建模为向量，系统性地分析模型的可操控性及其不足之处。

技术框架：该框架包括三个主要模块：用户目标建模、LLM输出建模和多维评估，分别对应用户需求、模型响应和可操控性评估。

关键创新：最重要的创新在于引入多维目标空间的概念，使得对LLM可操控性的评估更加全面和系统，与传统的单一维度评估方法有本质区别。

关键设计：在实验中，采用了多种干预措施如提示工程、最佳采样和强化学习微调，评估其对可操控性的影响，同时关注模型在不同文本属性（如阅读难度）上的表现。

📊 实验亮点

实验结果表明，当前LLMs在可操控性方面的表现不佳，副作用问题持续存在。通过不同的干预措施，模型的可操控性有所改善，但效果差异显著，显示出现有对齐策略的不足。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、教育辅导和内容生成等，能够帮助开发更具适应性的语言模型，以满足用户的特定需求。未来，改进的可操控性将推动LLM在更广泛场景中的应用，提升用户体验和满意度。

📄 摘要（原文）

Despite advances in large language models (LLMs) on reasoning and instruction-following benchmarks, it remains unclear whether they can reliably produce outputs aligned with a broad variety of user goals, a concept we refer to as steerability. The abundance of methods proposed to modify LLM behavior makes it unclear whether current LLMs are already steerable, or require further intervention. In particular, LLMs may exhibit (i) poor coverage, where rare user goals are underrepresented; (ii) miscalibration, where models overshoot requests; and (iii) side effects, where changes to one dimension of text inadvertently affect others. To systematically evaluate these failures, we introduce a framework based on a multi-dimensional goal space that models user goals and LLM outputs as vectors with dimensions corresponding to text attributes (e.g., reading difficulty). Applied to a text-rewriting task, we find that current LLMs struggle with steerability, as side effects are persistent. Interventions to improve steerability, such as prompt engineering, best-of-$N$ sampling, and reinforcement learning fine-tuning, have varying effectiveness, yet side effects remain problematic. Our findings suggest that even strong LLMs struggle with steerability, and existing alignment strategies may be insufficient. We open-source our steerability evaluation framework at https://github.com/MLD3/steerability.