Belangrijkste concepten
TRUSTLLM은 대규모 언어 모델의 신뢰성을 종합적으로 평가하는 프레임워크로, 8가지 차원의 신뢰성 원칙을 제안하고 이를 기반으로 한 벤치마크를 통해 16개 주요 언어 모델의 신뢰성을 분석한다.
Samenvatting
TRUSTLLM은 대규모 언어 모델(LLM)의 신뢰성을 종합적으로 평가하기 위한 프레임워크이다. 먼저 신뢰성의 8가지 차원(진실성, 안전성, 공정성, 견고성, 프라이버시, 윤리성, 투명성, 책임성)을 제안하고, 이를 기반으로 30개 이상의 데이터셋을 활용하여 16개 주요 LLM의 신뢰성을 평가했다.
주요 발견사항은 다음과 같다:
신뢰성과 유용성(기능적 효과성)은 대체로 양의 상관관계를 보인다. 예를 들어 GPT-4, ERNIE, Llama2 등 성능이 우수한 모델들이 편향성 제거에서도 우수한 성과를 보였다.
대부분의 독점 LLM이 공개 LLM보다 신뢰성이 높지만, Llama2와 같은 일부 공개 모델도 독점 모델에 필적하는 성과를 보였다.
일부 LLM은 과도한 안전성 추구로 인해 유용성이 저하되는 문제가 있다.
진실성 측면에서 LLM은 훈련 데이터의 잡음, 오정보, 시대 낙후 등으로 인해 어려움을 겪고 있으며, 외부 지식 활용이 도움이 된다.
안전성 측면에서 대부분의 공개 LLM이 독점 LLM에 크게 뒤처지며, 특히 jailbreak, 유해성, 악용 방지에 취약하다.
편향성 인식 등 공정성 측면에서 대부분의 LLM이 만족스럽지 않은 성과를 보였다.
견고성, 프라이버시, 윤리성 등 다른 차원에서도 LLM 간 편차가 크게 나타났다.
이러한 발견은 LLM의 신뢰성이 복잡한 문제임을 보여주며, 지속적인 연구와 개선이 필요함을 시사한다. 또한 모델 자체와 신뢰성 관련 기술의 투명성 제고가 중요하다.
Statistieken
대부분의 LLM은 내부 지식만으로는 진실된 응답을 제공하기 어려워, 외부 지식 활용이 도움이 된다.
대부분의 공개 LLM이 독점 LLM에 비해 안전성이 크게 떨어지며, 특히 jailbreak, 유해성, 악용 방지에 취약하다.
편향성 인식 등 공정성 측면에서 대부분의 LLM이 만족스럽지 않은 성과를 보였다.
Citaten
"대부분의 LLM은 내부 지식만으로는 진실된 응답을 제공하기 어려워, 외부 지식 활용이 도움이 된다."
"대부분의 공개 LLM이 독점 LLM에 비해 안전성이 크게 떨어지며, 특히 jailbreak, 유해성, 악용 방지에 취약하다."
"편향성 인식 등 공정성 측면에서 대부분의 LLM이 만족스럽지 않은 성과를 보였다."