趋近智
尽管人工检查和传闻证据能提供初步信息,但确定大型语言模型(LLM)的安全性和对齐 (alignment)情况,需要系统化、可复现和可扩展的评估方法。自动化基准作为标准化的测试场所,让我们能够针对预设任务测试模型特定行为,并比较不同模型或对齐技术之间的表现。它们是多方面评估策略的一个主要组成部分,提供与定性人工评估相辅相成的量化 (quantization)数据。
"然而,认识到这些基准是工具而非神谕,这一点很重要。它们衡量模型在特定、预设任务上的表现,这可能无法完全反映实际交互的复杂性和不可预测性。在基准测试中获得高分表明模型在所测方面表现熟练,但不能保证普遍的安全或对齐。"
两个典型的例子说明了这类基准的用处和侧重:HELM 和 TruthfulQA。
由斯坦福大学CRFM开发,大型语言模型的全面评估(HELM)框架旨在进行广泛的覆盖评估。HELM没有侧重于单一指标或任务,而是使用多种指标(例如,准确性、校准、韧性、公平性、偏差、效率)评估LLM在各种情况(例如,问答、摘要、情感分析、毒性检测)下的表现。
核心思想是“多指标测量”:认识到没有任何单一数字能完全反映LLM的质量,HELM明确规定了标准化的场景、数据源、适应方法(如何提示或微调 (fine-tuning)模型以适应场景)和指标。这种标准化使得模型之间的比较更具意义。
HELM中与安全性和对齐 (alignment)有关的要点包括:
不同评估方面如何在广泛基准(如HELM)的各种任务类型中分配权重 (weight)的示意性分类。特定于安全的任务自然地侧重于毒性和偏差等指标。
HELM的优势在于其广度及其结构化方法,提供模型能力和潜在不足的全面视图。然而,运行完整的测试套件可能计算量很大,并且像任何基准一样,它可能遗漏其预设场景和指标未涵盖的细微故障模式。
HELM旨在实现广度,而TruthfulQA则侧重于对齐 (alignment)的一个特定方面:诚实或真实性。由Google和Anthropic的研究人员开发,该基准衡量语言模型是否避免生成虚假或误导性信息,尤其是网上常见的错误观念。
TruthfulQA向模型提出旨在引出模仿性虚假信息的问句。这些问题的答案,基于大量的互联网训练数据,统计上可能是最常见的,但实际上可能不正确或具有误导性。该基准根据两个主要标准评估回答:
评估通常结合使用自动化评分(例如,使用像BLEURT这样的微调 (fine-tuning)模型或与参考的真/假答案进行比较)以及人工判断来评估答案的真实性和有用性。模型可能在技术上是真实的但没有帮助(例如,总是说“数据有冲突”),或者它可能自信地陈述一个常见的错误。
比较了不同模型或对齐阶段在TruthfulQA上的表现,根据真实性和信息量细分了回答。有效的对齐旨在增加“真实且有信息量”的部分,同时减少虚假信息。
TruthfulQA因其直接侧重于HHH框架中的“诚实”部分而有价值。其对抗性问题设计使其能有效揭示生成听起来合理但具有误导性信息的倾向。它的主要局限性在于,与HELM等全面基准相比,它的侧重范围较窄。模型可能被专门微调,以在TruthfulQA的问题风格上表现良好,但不一定能提升它们在不同对话情境中的普遍诚实性。
像HELM和TruthfulQA这样的自动化基准,当在更广阔的评估背景中适当使用时,是强大的工具:
自动化基准对于可扩展和可复现的评估必不可少,但它们主要测试已知的故障模式和预设的能力。它们必须与人工评估和红队测试等技术结合使用(这些将在后续讨论),以发现未知问题并在更开放、对抗的环境中评估安全性。
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