FINEST: Improving LLM Responses to Sensitive Topics Through Fine-Grained Evaluation

📄 arXiv: 2603.04123v1 📥 PDF

作者: Juhyun Oh, Nayeon Lee, Chani Jung, Jiho Jin, Junho Myung, Jongwon Lee, Taeui Song, Alice Oh

分类: cs.CL

发布日期: 2026-03-04

备注: Accepted to EACL 2026 Findings

💡 一句话要点

FINEST：通过细粒度评估提升LLM对敏感话题的回应质量

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

关键词: 大型语言模型 敏感话题 细粒度评估 回应质量 内容安全

📋 核心要点

  1. 现有LLM在敏感话题上倾向于生成过于谨慎的回应，牺牲了实用性，需要更有效的评估方法。
  2. FINEST提出了一种细粒度的评估分类法，将LLM回应的有用性和无害性分解为内容、逻辑和适当性三个维度。
  3. 实验表明，基于FINEST的评分和错误指导的改进流程，能显著提升LLM在敏感话题上的回应质量。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)在敏感话题上通常会生成过于谨慎和模糊的回应，为了安全而牺牲了有用性。现有的评估框架缺乏系统的方法来识别和解决敏感话题回应中的具体弱点，使得同时提高安全性和有用性变得困难。为了解决这个问题，我们引入了FINEST，这是一种针对敏感话题的细粒度回应评估分类法，它将有用性和无害性分解为三个主要类别（内容、逻辑和适当性）中的错误。在韩国敏感问题数据集上的实验表明，在FINEST的指导下，我们基于分数和错误的改进流程显著提高了模型在所有三个类别中的回应质量，优于没有指导的改进。值得注意的是，基于分数的改进——提供特定类别的分数和理由——产生了最显著的收益，将适当性的错误句子比例降低了高达33.09%。这项工作为更具可解释性和更全面的评估和改进LLM对敏感问题的回应奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM在处理敏感话题时，为了追求安全性而牺牲了回应的有用性和准确性的问题。现有评估方法缺乏细粒度，难以定位具体问题并指导改进。现有方法无法有效区分和解决内容、逻辑和适当性等不同层面的问题，导致改进效果有限。

核心思路：论文的核心思路是提出一种细粒度的评估框架（FINEST），将LLM的回应分解为内容、逻辑和适当性三个维度进行评估，并基于评估结果指导模型的改进。通过提供更具体的反馈，模型可以更有针对性地调整其回应策略，从而在保证安全性的前提下，提高回应的有用性和准确性。

技术框架：FINEST框架包含以下几个主要阶段：1)构建敏感问题数据集；2)定义细粒度的评估分类法，包括内容、逻辑和适当性三个维度，并为每个维度定义具体的错误类型；3)使用评估分类法对LLM的回应进行评估，生成分数和错误报告；4)基于分数和错误报告，指导模型的改进，例如通过微调或强化学习等方法。

关键创新：FINEST的关键创新在于其细粒度的评估分类法，它能够将LLM的回应分解为多个维度进行评估，从而更准确地识别问题所在。与传统的整体评估方法相比，FINEST能够提供更具体的反馈，从而更有助于指导模型的改进。此外，论文还提出了基于分数和错误报告的改进流程，能够有效地提高LLM在敏感话题上的回应质量。

关键设计：FINEST框架的关键设计包括：1)评估分类法的具体内容，包括内容、逻辑和适当性三个维度的定义和错误类型；2)评估流程，包括如何使用评估分类法对LLM的回应进行评估，以及如何生成分数和错误报告；3)改进流程，包括如何基于分数和错误报告，指导模型的改进。论文特别强调了基于分数的改进，即为每个类别提供具体的分数和理由，这被证明是最有效的改进方法。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于FINEST的评分和错误指导的改进流程，显著提高了模型在内容、逻辑和适当性三个类别中的回应质量。其中，基于分数的改进效果最为显著，将适当性的错误句子比例降低了高达33.09%。这表明FINEST框架能够有效地指导LLM在敏感话题上的回应改进。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要LLM处理敏感话题的场景，例如在线客服、心理咨询、医疗问答等。通过FINEST框架，可以提高LLM在这些场景下的回应质量，使其既安全又实用。未来，该框架还可以扩展到其他语言和文化背景，从而更广泛地提升LLM的性能。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) often generate overly cautious and vague responses on sensitive topics, sacrificing helpfulness for safety. Existing evaluation frameworks lack systematic methods to identify and address specific weaknesses in responses to sensitive topics, making it difficult to improve both safety and helpfulness simultaneously. To address this, we introduce FINEST, a FINE-grained response evaluation taxonomy for Sensitive Topics, which breaks down helpfulness and harmlessness into errors across three main categories: Content, Logic, and Appropriateness. Experiments on a Korean-sensitive question dataset demonstrate that our score- and error-based improvement pipeline, guided by FINEST, significantly improves the model responses across all three categories, outperforming refinement without guidance. Notably, score-based improvement -- providing category-specific scores and justifications -- yields the most significant gains, reducing the error sentence ratio for Appropriateness by up to 33.09%. This work lays the foundation for a more explainable and comprehensive evaluation and improvement of LLM responses to sensitive questions.