Grounding and Evaluation for Large Language Models: Practical Challenges and Lessons Learned (Survey)

📄 arXiv: 2407.12858v1 📥 PDF

作者: Krishnaram Kenthapadi, Mehrnoosh Sameki, Ankur Taly

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-07-10

备注: Survey Article for the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2024) Tutorial

期刊: Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2024)

DOI: 10.1145/3637528.3671467

💡 一句话要点

针对大语言模型的事实依据与评估：实际挑战与经验总结综述

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

关键词: 大语言模型 生成式AI 事实依据 模型评估 幻觉 有害内容 版权侵权 综述

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型面临幻觉、有害内容、版权侵权等问题，严重影响其可靠性和安全性。
  2. 本文全面综述了生成式AI系统带来的各种危害，并总结了应对这些危害的最新技术方法。
  3. 该综述旨在为研究人员和从业者提供指导，帮助他们更好地理解和解决大语言模型面临的挑战。

📝 摘要（中文）

随着人工智能（AI）系统在关键领域的快速应用，确保这些系统的可信度、安全性和可观察性至关重要。评估和监控AI系统不仅要关注准确性和质量相关的指标，还要关注鲁棒性、偏差、安全性、可解释性以及其他负责任的AI维度。本文重点关注大型语言模型（LLM）和其他生成式AI模型，这些模型带来了额外的挑战，例如幻觉、有害和操纵性内容以及版权侵权。作为KDD 2024教程的配套文章，本综述重点介绍了与生成式AI系统相关的各种危害，并调查了解决这些危害的最新方法（以及开放性挑战）。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在实际应用中出现的各种危害，包括但不限于幻觉、生成有害或具有操纵性的内容，以及潜在的版权侵权问题。现有方法在解决这些问题时面临诸多挑战，例如缺乏有效的评估指标、难以保证生成内容的事实一致性以及缺乏对模型行为的全面理解。

核心思路：论文的核心思路是通过系统性地梳理和总结现有研究，对LLM的危害进行分类，并对各种应对方法进行评估。通过分析现有方法的优缺点，为未来的研究方向提供指导，并促进更安全、可靠和负责任的LLM开发。

技术框架：本文献综述没有提出新的技术框架，而是对现有技术进行了整理和归纳。主要包括：1) 对LLM的危害进行分类，例如幻觉、有害内容、版权侵权等；2) 总结现有应对这些危害的方法，例如基于知识图谱的事实核查、对抗训练、内容过滤等；3) 对这些方法的优缺点进行分析，并指出未来的研究方向。

关键创新：本文的创新之处在于其全面性和系统性。它不是简单地罗列现有方法，而是对这些方法进行了深入的分析和评估，并指出了未来的研究方向。此外，本文还强调了评估LLM的重要性，并提出了各种评估指标和方法。

关键设计：由于是综述文章，因此没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。文章的关键在于对现有文献的整理、分析和总结，以及对未来研究方向的展望。

📊 实验亮点

本文作为一篇综述性文章，其亮点在于对现有研究的全面总结和深入分析。它没有提供具体的实验结果，而是对各种方法的优缺点进行了评估，并指出了未来的研究方向。通过阅读本文，研究人员可以快速了解大语言模型领域的研究现状，并找到自己感兴趣的研究方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，包括但不限于：内容审核、智能客服、教育、医疗等。通过提高大语言模型的安全性和可靠性，可以减少其带来的潜在风险，并促进其在各个领域的广泛应用。此外，该研究还可以为政策制定者提供参考，帮助他们制定更合理的AI监管政策。

📄 摘要（原文）

With the ongoing rapid adoption of Artificial Intelligence (AI)-based systems in high-stakes domains, ensuring the trustworthiness, safety, and observability of these systems has become crucial. It is essential to evaluate and monitor AI systems not only for accuracy and quality-related metrics but also for robustness, bias, security, interpretability, and other responsible AI dimensions. We focus on large language models (LLMs) and other generative AI models, which present additional challenges such as hallucinations, harmful and manipulative content, and copyright infringement. In this survey article accompanying our KDD 2024 tutorial, we highlight a wide range of harms associated with generative AI systems, and survey state of the art approaches (along with open challenges) to address these harms.