DetoxBench: Benchmarking Large Language Models for Multitask Fraud & Abuse Detection

📄 arXiv: 2409.06072v1 📥 PDF

作者: Joymallya Chakraborty, Wei Xia, Anirban Majumder, Dan Ma, Walid Chaabene, Naveed Janvekar

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-09-09

备注: 12 pages

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

💡 一句话要点

DetoxBench：用于多任务欺诈与滥用检测的大语言模型基准测试

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

关键词: 大型语言模型 欺诈检测 滥用检测 基准测试 多任务学习

📋 核心要点

  1. 现有欺诈与滥用检测方法侧重于特定任务，缺乏对LLM在多场景下性能的全面评估。
  2. DetoxBench基准测试套件旨在系统评估LLM在识别和减轻真实场景中欺诈和滥用语言的能力。
  3. 实验结果表明，LLM在不同任务中性能差异显著，尤其在需要细致语用推理的任务中表现不佳。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在自然语言处理任务中展现了卓越的能力。然而，它们在高风险领域的实际应用，如欺诈和滥用检测，仍有待进一步探索。现有的应用通常狭隘地关注于特定任务，如毒性或仇恨言论检测。本文提出了一个全面的基准测试套件，旨在评估LLM在识别和减轻各种真实场景中的欺诈和滥用语言方面的性能。我们的基准测试涵盖了各种任务，包括检测垃圾邮件、仇恨言论、厌女言论等。我们评估了多个最先进的LLM，包括来自Anthropic、Mistral AI和AI21家族的模型，以全面评估它们在这个关键领域的能力。结果表明，虽然LLM在单个欺诈和滥用检测任务中表现出熟练的基线性能，但它们的性能在不同任务之间差异很大，尤其是在需要细致的语用推理的任务中，例如识别各种形式的厌女言论。这些发现对于在高风险应用中负责任地开发和部署LLM具有重要意义。我们的基准测试套件可以作为研究人员和从业者系统地评估LLM用于多任务欺诈检测的工具，并推动创建更强大、值得信赖且符合伦理的欺诈和滥用检测系统。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在多任务欺诈和滥用检测中的性能评估问题。现有方法通常只关注单一任务（如仇恨言论检测），无法全面评估LLM在各种真实场景下的表现。此外，现有方法缺乏对LLM在需要细致语用推理任务（如识别隐晦的厌女言论）的评估。

核心思路：论文的核心思路是构建一个全面的基准测试套件（DetoxBench），该套件包含多种欺诈和滥用检测任务，涵盖不同的场景和语言风格。通过在DetoxBench上评估各种LLM，可以系统地了解它们在多任务欺诈和滥用检测中的优势和不足，从而为LLM的负责任开发和部署提供指导。

技术框架：DetoxBench基准测试套件包含以下几个主要组成部分： 1. 数据集收集与构建：收集来自不同来源的真实世界数据，涵盖垃圾邮件、仇恨言论、厌女言论等多种欺诈和滥用类型。 2. 任务定义：将收集到的数据转化为具体的检测任务，例如，给定一段文本，判断其是否为垃圾邮件。 3. 评估指标：选择合适的评估指标来衡量LLM在各个任务上的性能，例如，准确率、召回率、F1值等。 4. LLM评估：使用DetoxBench评估多个最先进的LLM，并分析它们的性能表现。

关键创新：DetoxBench的关键创新在于其全面性和多样性。它不仅涵盖了多种欺诈和滥用类型，还包含了需要细致语用推理的任务。这使得DetoxBench能够更全面地评估LLM在真实世界场景中的表现，并发现它们在某些方面的不足。

关键设计：DetoxBench的关键设计包括： 1. 任务多样性：包含多种欺诈和滥用检测任务，以覆盖不同的场景和语言风格。 2. 数据真实性：使用来自真实世界的数据，以确保评估结果的可靠性。 3. 评估指标全面性：使用多种评估指标，以全面衡量LLM的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，虽然LLM在单个欺诈和滥用检测任务中表现出一定的基线性能，但它们在不同任务之间的性能差异很大。尤其是在需要细致语用推理的任务中，例如识别各种形式的厌女言论，LLM的表现明显不足。例如，在某些厌女言论检测任务中，LLM的F1值低于预期，表明其难以准确识别这些微妙的语言模式。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，包括：内容审核、社交媒体平台管理、在线广告过滤、电子邮件安全等。通过使用DetoxBench评估和优化LLM，可以提高欺诈和滥用检测的准确性和效率，从而减少有害信息的传播，维护网络安全和用户体验。未来，该基准测试套件可以不断扩展和完善，以适应新的欺诈和滥用形式，并推动LLM在相关领域的更广泛应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in natural language processing tasks. However, their practical application in high-stake domains, such as fraud and abuse detection, remains an area that requires further exploration. The existing applications often narrowly focus on specific tasks like toxicity or hate speech detection. In this paper, we present a comprehensive benchmark suite designed to assess the performance of LLMs in identifying and mitigating fraudulent and abusive language across various real-world scenarios. Our benchmark encompasses a diverse set of tasks, including detecting spam emails, hate speech, misogynistic language, and more. We evaluated several state-of-the-art LLMs, including models from Anthropic, Mistral AI, and the AI21 family, to provide a comprehensive assessment of their capabilities in this critical domain. The results indicate that while LLMs exhibit proficient baseline performance in individual fraud and abuse detection tasks, their performance varies considerably across tasks, particularly struggling with tasks that demand nuanced pragmatic reasoning, such as identifying diverse forms of misogynistic language. These findings have important implications for the responsible development and deployment of LLMs in high-risk applications. Our benchmark suite can serve as a tool for researchers and practitioners to systematically evaluate LLMs for multi-task fraud detection and drive the creation of more robust, trustworthy, and ethically-aligned systems for fraud and abuse detection.