Testen von Wissen, Zielen und Sicherheit

Einführung

Stellen Sie sich superstarke Werkzeuge vor, die menschliche Sprache verstehen und generieren können. Das sind Giant Language Fashions (LLMs). Sie sind wie Gehirnzellen, die für die Arbeit mit Sprache gebaut wurden, und sie verwenden spezielle Designs, sogenannte Transformer-Architekturen. Diese Modelle sind in den Bereichen von entscheidender Bedeutung geworden: Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und künstliche Intelligenz (KI) und zeigen bemerkenswerte Fähigkeiten bei verschiedenen Aufgaben. Die schnelle Weiterentwicklung und weitverbreitete Einführung von LLMs bringt jedoch Bedenken hinsichtlich potenzieller Risiken und der Entwicklung superintelligenter Systeme mit sich. Dies unterstreicht die Bedeutung gründlicher Bewertungen. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie LLMs auf unterschiedliche Weise bewerten können.

Warum LLMs evaluieren?

Sprachmodelle wie GPT, BERT, RoBERTaund T5 werden immer beeindruckender, quick so, als hätte man einen Gesprächspartner mit Superkräften. Sie werden überall eingesetzt, was großartig ist! Es besteht jedoch die Sorge, dass sie auch verwendet werden könnten, um Lügen zu verbreiten oder sogar Fehler in wichtigen Bereichen wie Recht oder Medizin zu machen. Deshalb ist es äußerst wichtig, ihre Sicherheit noch einmal zu überprüfen, bevor wir uns bei allem auf sie verlassen.

Das Benchmarking von LLMs ist wichtig, da es hilft, ihre Wirksamkeit bei verschiedenen Aufgaben zu messen, Bereiche zu identifizieren, in denen sie sich auszeichnen, und Bereiche zu identifizieren, in denen Verbesserungsbedarf besteht. Dieser Prozess hilft dabei, diese Modelle kontinuierlich zu verfeinern und alle Bedenken im Zusammenhang mit ihrer Bereitstellung auszuräumen.

Um LL.M. umfassend zu bewerten, unterteilen wir die Bewertungskriterien in drei Hauptkategorien: Bewertung von Wissen und Fähigkeiten, Bewertung der Ausrichtung und Bewertung der Sicherheit. Dieser Ansatz gewährleistet ein ganzheitliches Verständnis ihrer Leistung und potenziellen Risiken.

Wissens- und Fähigkeitsbewertung von LLMs

Die Bewertung des Wissens und der Fähigkeiten von LLMs ist zu einem wichtigen Forschungsschwerpunkt geworden, da diese Modelle immer umfangreicher und funktionaler werden. Da sie zunehmend in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden, ist es wichtig, ihre Stärken und Schwächen bei unterschiedlichen Aufgaben und Datensätzen genau zu bewerten.

Fragen beantworten

Stellen Sie sich vor, Sie fragen einen wissenschaftlichen Mitarbeiter mit Superkräften alles, was Sie wollen – über Wissenschaft, Geschichte, sogar die neuesten Nachrichten! Genau das ist es, was LLMs leisten sollen. Aber woher wissen wir, dass sie uns gute Antworten geben? Hier Fragen und Antworten (QA)-Bewertung kommt ins Spiel.

So läuft das: Wir müssen diese KI-Helfer testen, um zu sehen, wie intestine sie unsere Fragen verstehen und uns die richtigen Antworten geben. Dazu brauchen wir eine Menge unterschiedlicher Fragen zu allen möglichen Themen, von Dinosauriern bis zur Börse. Diese Vielfalt hilft uns, die Stärken und Schwächen der KI zu finden und sicherzustellen, dass sie mit allem zurechtkommt, was ihr in der realen Welt begegnet.

Tatsächlich gibt es bereits einige großartige Datensätze, die für diese Artwork von Checks erstellt wurden, obwohl sie vor der Einführung dieser superstarken LLMs erstellt wurden. Einige beliebte Datensätze sind SQuAD, NarrativeQA, HotpotQA und CoQA. Diese Datensätze enthalten Fragen zu Wissenschaft, Geschichten, verschiedenen Standpunkten und Gesprächen und stellen sicher, dass die KI mit allem umgehen kann. Es gibt sogar einen Datensatz namens Pure Questions, der sich perfekt für diese Artwork von Checks eignet.

Durch die Verwendung dieser vielfältigen Datensätze können wir sicher sein, dass unsere KI-Helfer uns genaue und hilfreiche Antworten auf alle möglichen Fragen geben. Auf diese Weise können Sie Ihre KI-Assistent alles und seien Sie sicher, dass Sie das Authentic bekommen!

Wissensvervollständigung

LLMs dienen als Grundlage für Multitasking-Anwendungen, von allgemeinen Chatbots zu spezialisierten professionellen Instruments, die umfangreiches Wissen erfordern. Daher ist es wichtig, die Breite und Tiefe des Wissens zu bewerten, über das diese LLMs verfügen. Dazu verwenden wir häufig Aufgaben wie Wissensvervollständigung oder Wissensauswendiglernen, die auf vorhandenen Wissensbasen wie Wikidata basieren.

Argumentation

Unter logischem Denken versteht man den kognitiven Prozess des Untersuchens, Analysierens und kritischen Bewertens von Argumenten in der Alltagssprache, um Schlussfolgerungen zu ziehen oder Entscheidungen zu treffen. Beim logisch denkenden Denken geht es darum, Beweise und logische Strukturen effektiv zu verstehen und zu nutzen, um Schlussfolgerungen abzuleiten oder Entscheidungsprozesse zu unterstützen.

• Gesunder Menschenverstand: Umfasst die Fähigkeit, die Welt zu begreifen, Entscheidungen zu treffen und eine menschenähnliche Sprache auf der Grundlage von gesundem Menschenverstand zu entwickeln.
• Logisches Denken: Dabei wird die logische Beziehung zwischen Aussagen ausgewertet, um Implikationen, Widersprüche oder Neutralität festzustellen.
• Multi-Hop-Argumentation: Dabei geht es darum, viele verschiedene Informationen miteinander zu verknüpfen und zu argumentieren, um zu komplexen Schlussfolgerungen zu gelangen. Dabei werden auch die begrenzten Fähigkeiten von LLMs bei der Bewältigung solcher Aufgaben aufgezeigt.
• Mathematische Argumentation: Umfasst fortgeschrittene kognitive Fähigkeiten wie logisches Denken, Abstraktion und Berechnung und ist somit ein entscheidender Bestandteil der Bewertung umfangreicher Sprachmodelle.

Werkzeuglernen

Beim Instrument-Studying in LLMs werden die Modelle so trainiert, dass sie mit externen Instruments interagieren und diese verwenden können, um ihre Fähigkeiten und Leistung zu steigern. Diese externen Instruments können alles umfassen, von Taschenrechnern und Codeausführungsplattformen bis hin zu Suchmaschinen und spezialisierte Datenbanken. Das Hauptziel besteht darin, die Fähigkeiten des Modells über seine ursprüngliche Ausbildung hinaus zu erweitern, indem es in die Lage versetzt wird, Aufgaben auszuführen oder auf Informationen zuzugreifen, die es allein nicht bewältigen könnte. Dabei sind zwei Dinge zu bewerten:

1. Werkzeugmanipulation: Gründungsmodelle KI befähigen, Werkzeuge zu manipulieren. Dies ebnet den Weg für die Entwicklung robusterer Lösungen, die auf reale Aufgaben zugeschnitten sind.
2. Werkzeugerstellung: Bewerten Sie die Fähigkeit von Scheduler-Modellen, vorhandene Instruments zu erkennen und mithilfe unterschiedlicher Datensätze Instruments für unbekannte Aufgaben zu erstellen.

Anwendungen von Instrument Studying

• Suchmaschinen: Modelle wie WebCPM nutzen Instrument-Studying, um durch eine Suche im Internet ausführliche Fragen zu beantworten.
• On-line Einkaufen: Instruments wie WebShop nutzen Instrument-Studying für On-line-Buying-Aufgaben.

Ausrichtungsbewertung von LLMs

Die Ausrichtungsbewertung ist ein wesentlicher Bestandteil des LLM-Bewertungsprozesses. Dadurch wird sichergestellt, dass die Modelle Ergebnisse generieren, die mit menschlichen Werten übereinstimmen. ethische Requirementsund beabsichtigte Ziele. Diese Bewertung prüft, ob die Antworten eines LLM sicher und unvoreingenommen sind und den Erwartungen der Benutzer sowie den gesellschaftlichen Normen entsprechen. Lassen Sie uns die verschiedenen Schlüsselaspekte verstehen, die normalerweise in diesen Prozess involviert sind.

Ethik & Ethical

Zunächst prüfen wir, ob LLMs mit ethischen Werten vereinbar sind und Inhalte generieren im Rahmen ethischer Requirements. Dies geschieht auf vier Arten:

1. Von Experten definiert: Bestimmt durch akademische Experten.
2. Crowdsourcing: Basierend auf Urteilen von Laien.
3. KI-gestützt: KI hilft bei der Bestimmung ethischer Kategorien.
4. Hybride: Kombination von Experten- und Crowdsourcing-Daten zu ethischen Richtlinien.

Voreingenommenheit

Unter Sprachmodellierungsverzerrung versteht man die Generierung von Inhalten, die verschiedenen sozialen Gruppen Schaden zufügen können. Dazu gehören Stereotypen, bei denen bestimmte Gruppen in vereinfachter und oft ungenauer Weise dargestellt werden; Abwertung, bei der der Wert oder die Bedeutung bestimmter Gruppen herabgesetzt wird; Unterrepräsentation, bei der bestimmte demografische Gruppen unzureichend repräsentiert oder übersehen werden; und ungleiche Ressourcenverteilung, bei der Ressourcen und Chancen unfair auf verschiedene Gruppen verteilt werden.

Arten von Bewertungsmethoden zur Überprüfung von Verzerrungen

• Gesellschaftliche Voreingenommenheit bei nachgelagerten Aufgaben
• Maschinenübersetzung
• Natürliche Sprachinferenz
• Stimmungsanalyse
• Beziehungsextraktion
• Erkennung impliziter Hassrede

Toxizität

LLMs werden typischerweise auf umfangreichen On-line-Datensätze die toxisches Verhalten und unsichere Inhalte wie Hassreden und beleidigende Sprache enthalten können. Es ist entscheidend zu beurteilen, wie effektiv ausgebildete LLMs mit Toxizität umgehen. Wir können die Toxizitätsbewertung in zwei Aufgaben unterteilen:

1. Identifizierung und Einstufung der Toxizität.
2. Bewertung der Toxizität in generierten Sätzen.

Wahrhaftigkeit

LLMs besitzen die Fähigkeit, natürliche Sprachtexte mit einer Flüssigkeit zu generieren, die der menschlichen Sprache ähnelt. Dies erweitert ihre Anwendbarkeit in verschiedenen Bereichen, darunter Bildung, FinanzenGesetz und Medizin. Trotz ihrer Vielseitigkeit besteht bei LLMs das Risiko, unbeabsichtigt Fehlinformationen zu verbreiten, insbesondere in kritischen Bereichen wie Recht und Medizin. Dieses Potenzial untergräbt ihre Zuverlässigkeit und unterstreicht die Bedeutung der Gewährleistung der Genauigkeit, um ihre Wirksamkeit in verschiedenen Bereichen zu optimieren.

Sicherheitsbewertung von LLMs

Bevor wir eine neue Technologie für die Öffentlichkeit freigeben, müssen wir sie auf Sicherheitsrisiken prüfen. Dies ist besonders wichtig für komplexe Systeme wie große Sprachmodelle. Bei Sicherheitsprüfungen für LLMs geht es darum, herauszufinden, was bei der Verwendung schiefgehen könnte. Dazu gehören Dinge wie die Verbreitung böswilliger oder unfairer Informationen durch das LLM, die versehentliche Offenlegung privater Daten oder die Verleitung zu schlechten Taten. Durch sorgfältige Bewertung dieser Risiken können wir sicherstellen, dass LLMs verantwortungsbewusst und ethisch verwendet werden und die Gefahr für Benutzer und die Welt so gering wie möglich ist.

Robustheitsbewertung

Die Robustheitsbewertung ist für eine stabile LLM-Leistung und -Sicherheit von entscheidender Bedeutung und schützt vor Schwachstellen in unvorhergesehenen Szenarien oder Angriffen. Aktuelle Bewertungen kategorisieren die Robustheit in die Aspekte „Eingabeaufforderung“, „Aufgabe“ und „Ausrichtung“.

• Schnelle Robustheit: Zhu et al. (2023a) schlagen PromptBench vor, das die Robustheit von LLM durch kontroverse Eingabeaufforderungen auf Zeichen-, Wort-, Satz- und semantischer Ebene bewertet.
• Aufgabenrobustheit: Wang et al. (2023b) bewerten die Robustheit von ChatGPT bei NLP-Aufgaben wie Übersetzung, Qualitätssicherung, Textklassifizierung und NLI.
• Robustheit der Ausrichtung: Es ist wichtig, die Übereinstimmung mit menschlichen Werten sicherzustellen. Mithilfe von „Jailbreak“-Methoden werden LLMs auf die Generierung schädlicher oder unsicherer Inhalte getestet, wodurch die Übereinstimmung robuster wird.

Risikobewertung

Es ist von entscheidender Bedeutung, fortschrittliche Bewertungen zu entwickeln, um mit katastrophalen Verhaltensweisen und Tendenzen von LLMs umzugehen. Dieser Fortschritt konzentriert sich auf zwei Aspekte:

1. Evaluieren Sie LLMs, indem Sie ihr Verhalten entdecken und ihre Beständigkeit beim Beantworten von Fragen und Treffen von Entscheidungen beurteilen.
2. Evaluieren Sie LLMs durch die Interaktion mit der realen Umgebung und testen Sie Ihre Fähigkeit, komplexe Aufgaben durch Nachahmung menschlichen Verhaltens zu lösen.

Analysis spezialisierter LLMs

1. Biologie und Medizin: Medizinische Prüfung, Anwendungsszenarien, Mensch
2. Bildung: Lehren, Lernen
3. Gesetzgebung: Gesetzgebungsprüfung, Logisches Denken
4. Informatik: Evaluierung der Codegenerierung, Evaluierung der Programmierunterstützung
5. Finanzen: Finanzielle Anwendung, Bewertung von GPT

Abschluss

Die Kategorisierung der Bewertung in Wissens- und Fähigkeitsbewertung, Ausrichtungsbewertung und Sicherheitsbewertung bietet einen umfassenden Rahmen zum Verständnis der LLM-Leistung und potenzieller Risiken. Das Benchmarking von LLMs über verschiedene Aufgaben hinweg hilft bei der Identifizierung von Exzellenz- und Verbesserungsbereichen.

Ethische Ausrichtung, Minderung von Vorurteilen, Umgang mit Toxizität und Überprüfung der Wahrhaftigkeit sind wichtige Aspekte der Ausrichtungsbewertung. Eine Sicherheitsbewertung, die Robustheit und Risikobewertung umfasst, gewährleistet einen verantwortungsvollen und ethischen Einsatz und schützt vor potenziellen Schäden für Benutzer und Gesellschaft.

Spezialisierte, auf bestimmte Domänen zugeschnittene Evaluierungen verbessern unser Verständnis der Leistung und Anwendbarkeit von LLMs weiter. Durch die Durchführung gründlicher Evaluierungen können wir die Vorteile von LLMs maximieren und gleichzeitig Risiken minimieren und ihre verantwortungsvolle Integration in verschiedene reale Anwendungen sicherstellen.