BeHonest: Benchmarking Honesty in Large Language Models

📄 arXiv: 2406.13261v3 📥 PDF

作者: Steffi Chern, Zhulin Hu, Yuqing Yang, Ethan Chern, Yuan Guo, Jiahe Jin, Binjie Wang, Pengfei Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-06-19 (更新: 2024-07-08)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出BeHonest基准以评估大型语言模型的诚实性问题

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

关键词: 大型语言模型 诚实性评估 基准测试 知识边界 欺骗检测 响应一致性 人工智能对齐

📋 核心要点

  1. 现有研究主要关注LLMs的有用性和无害性，诚实性评估相对缺乏，导致不诚实行为的风险加剧。
  2. 本文提出BeHonest基准，全面评估LLMs的诚实性，涵盖知识边界意识、避免欺骗和响应一致性。
  3. 通过对9种流行LLMs的评估，发现其诚实性仍有很大提升空间，强调了诚实性对齐的重要性。

📝 摘要（中文）

以往对大型语言模型（LLMs）的研究主要集中在其有用性和无害性上，而诚实性这一重要的对齐标准却相对被忽视。LLMs中的不诚实行为，如传播错误信息和欺诈用户，带来了严重风险。为此，本文提出了BeHonest，一个专门评估LLMs诚实性的基准，涵盖知识边界意识、避免欺骗和响应一致性三个方面。通过设计10个场景，评估了9种流行的LLMs，结果显示LLMs的诚实性仍有显著提升空间，呼吁AI社区重视模型的诚实性对齐。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）在诚实性方面的评估问题。现有方法主要关注模型的有用性和无害性，忽视了不诚实行为的潜在风险，如传播错误信息和欺诈用户。

核心思路：论文提出了BeHonest基准，专注于评估LLMs的诚实性，设计了三个关键维度：知识边界意识、避免欺骗和响应一致性，以全面了解模型的诚实性表现。

技术框架：BeHonest基准的整体架构包括三个主要模块：首先是知识边界的评估，其次是对欺骗行为的检测，最后是对模型响应一致性的分析。通过设计10个具体场景，系统地评估不同模型的表现。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一个专门针对LLMs诚实性的评估框架，填补了现有研究的空白，强调了诚实性作为模型对齐的重要标准。

关键设计：在设计过程中，考虑了不同模型的特性，设置了多样化的场景，以确保评估的全面性和有效性。损失函数和评估指标均经过精心设计，以反映模型在诚实性方面的真实表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，评估的9种流行LLMs在诚实性方面仍存在显著不足，整体表现未达到理想水平。具体数据表明，某些模型在知识边界意识和避免欺骗方面的得分低于50%，显示出提升的巨大潜力。呼吁AI社区重视这一问题，以实现更高的模型对齐效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、医疗和金融等对信息准确性要求极高的行业。通过提升LLMs的诚实性，可以有效减少错误信息的传播，增强用户信任，促进社会的可持续发展。未来，该基准有望成为评估和优化LLMs的重要工具，推动AI技术的安全应用。

📄 摘要（原文）

Previous works on Large Language Models (LLMs) have mainly focused on evaluating their helpfulness or harmlessness. However, honesty, another crucial alignment criterion, has received relatively less attention. Dishonest behaviors in LLMs, such as spreading misinformation and defrauding users, present severe risks that intensify as these models approach superintelligent levels. Enhancing honesty in LLMs addresses critical limitations and helps uncover latent capabilities that are not readily expressed. This underscores the urgent need for reliable methods and benchmarks to effectively ensure and evaluate the honesty of LLMs. In this paper, we introduce BeHonest, a pioneering benchmark specifically designed to assess honesty in LLMs comprehensively. BeHonest evaluates three essential aspects of honesty: awareness of knowledge boundaries, avoidance of deceit, and consistency in responses. Building on this foundation, we designed 10 scenarios to evaluate and analyze 9 popular LLMs on the market, including both closed-source and open-source models from different model families with varied model sizes. Our findings indicate that there is still significant room for improvement in the honesty of LLMs. We encourage the AI community to prioritize honesty alignment in these models, which can harness their full potential to benefit society while preventing them from causing harm through deception or inconsistency. Our benchmark and code can be found at: \url{https://github.com/GAIR-NLP/BeHonest}.