Raising the Bar: Investigating the Values of Large Language Models via Generative Evolving Testing

📄 arXiv: 2406.14230v5 📥 PDF

作者: Han Jiang, Xiaoyuan Yi, Zhihua Wei, Ziang Xiao, Shu Wang, Xing Xie

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY

发布日期: 2024-06-20 (更新: 2025-06-11)

备注: ICML 2025

💡 一句话要点

提出GETA：一种基于生成式演进测试的大语言模型价值观评估方法

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

关键词: 大语言模型 价值观评估 生成式测试 自适应测试 伦理风险 模型安全 动态评估

📋 核心要点

  1. 现有静态基准测试集无法有效评估快速发展的大语言模型，存在时效性问题，容易被模型“记住”或饱和。
  2. GETA通过动态生成测试用例，并根据模型能力调整测试难度，从而更准确地评估模型的价值观对齐程度。
  3. 实验表明，GETA能够生成难度定制的测试用例，并且评估结果与模型在未见数据集上的表现更一致。

📝 摘要（中文）

警告：包含有害模型输出。尽管大型语言模型（LLMs）取得了显著进展，但其生成有害和不道德内容的倾向带来了严峻挑战。衡量LLMs的价值观对齐对于其监管和负责任的部署至关重要。虽然已经构建了许多基准来评估LLMs中的社会偏见、毒性和伦理问题，但这些静态基准存在评估时效性问题，随着模型的快速发展，现有基准可能泄露到训练数据中或变得饱和，从而高估了不断发展的LLMs。为了解决这个问题，我们提出GETA，一种基于测量理论中自适应测试方法的新型生成式演进测试方法。与依赖静态测试项目池的传统自适应测试方法不同，GETA通过动态生成针对模型能力量身定制的测试项目来探测LLMs的潜在道德边界。GETA通过学习项目难度和模型价值观一致性的联合分布与LLMs共同进化，从而有效解决评估时效性问题。我们使用GETA评估了各种流行的LLMs，并证明了1）GETA可以动态创建难度定制的测试项目，2）GETA的评估结果与模型在未见过的OOD和i.i.d.项目上的表现更加一致，为未来的评估范式奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有大语言模型（LLMs）价值观评估中存在的时效性问题。现有的静态基准测试集容易被模型学习，导致评估结果高估了模型的真实价值观对齐程度。此外，静态测试集无法根据模型的能力动态调整测试难度，难以有效探测模型的道德边界。

核心思路：论文的核心思路是提出一种生成式演进测试方法（GETA），该方法能够动态生成测试用例，并根据模型的能力自适应地调整测试难度。GETA通过与LLMs共同进化，不断学习项目难度和模型价值观一致性的联合分布，从而有效解决评估时效性问题。

技术框架：GETA的整体框架包含以下几个主要模块：1) 测试用例生成器：负责根据当前模型的能力生成新的测试用例。2) 模型评估器：负责评估模型在生成的测试用例上的表现，并计算模型价值观一致性得分。3) 难度估计器：负责估计测试用例的难度。4) 联合分布学习器：负责学习项目难度和模型价值观一致性的联合分布，用于指导测试用例的生成和难度调整。整个流程是一个迭代过程，测试用例生成器根据联合分布生成新的测试用例，模型评估器评估模型表现，难度估计器估计难度，联合分布学习器更新联合分布。

关键创新：GETA最重要的技术创新点在于其动态生成测试用例和自适应调整测试难度的能力。与传统的静态基准测试集相比，GETA能够更好地应对模型快速发展带来的挑战，更准确地评估模型的价值观对齐程度。此外，GETA通过学习项目难度和模型价值观一致性的联合分布，实现了测试用例生成和难度调整的自动化。

关键设计：GETA的关键设计包括：1) 测试用例生成器的设计：可以使用各种生成模型，例如基于Transformer的模型。2) 模型价值观一致性得分的计算方法：可以使用各种指标，例如基于规则的指标或基于学习的指标。3) 难度估计器的设计：可以使用各种方法，例如基于模型表现的估计方法或基于人工标注的估计方法。4) 联合分布学习器的设计：可以使用各种方法，例如基于贝叶斯模型的学习方法或基于深度学习模型的学习方法。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节需要根据具体的应用场景进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GETA能够动态创建难度定制的测试项目，并且GETA的评估结果与模型在未见过的OOD和i.i.d.项目上的表现更加一致。这表明GETA能够更准确地评估模型的价值观对齐程度，有效解决评估时效性问题。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

GETA可用于评估和监控大语言模型的价值观对齐程度，帮助开发者识别和修复模型中存在的偏见、毒性和伦理问题。该方法还可以应用于模型的安全测试和风险评估，为模型的负责任部署提供保障。此外，GETA的动态测试思想可以推广到其他机器学习模型的评估中。

📄 摘要（原文）

Warning: Contains harmful model outputs. Despite significant advancements, the propensity of Large Language Models (LLMs) to generate harmful and unethical content poses critical challenges. Measuring value alignment of LLMs becomes crucial for their regulation and responsible deployment. Although numerous benchmarks have been constructed to assess social bias, toxicity, and ethical issues in LLMs, those static benchmarks suffer from evaluation chronoeffect, in which, as models rapidly evolve, existing benchmarks may leak into training data or become saturated, overestimating ever-developing LLMs. To tackle this problem, we propose GETA, a novel generative evolving testing approach based on adaptive testing methods in measurement theory. Unlike traditional adaptive testing methods that rely on a static test item pool, GETA probes the underlying moral boundaries of LLMs by dynamically generating test items tailored to model capability. GETA co-evolves with LLMs by learning a joint distribution of item difficulty and model value conformity, thus effectively addressing evaluation chronoeffect. We evaluated various popular LLMs with GETA and demonstrated that 1) GETA can dynamically create difficulty-tailored test items and 2) GETA's evaluation results are more consistent with models' performance on unseen OOD and i.i.d. items, laying the groundwork for future evaluation paradigms.