PROMPTEVALS: A Dataset of Assertions and Guardrails for Custom Production Large Language Model Pipelines

📄 arXiv: 2504.14738v1 📥 PDF

作者: Reya Vir, Shreya Shankar, Harrison Chase, Will Fu-Hinthorn, Aditya Parameswaran

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-20

备注: Accepted to NAACL 2025 Main Conference

💡 一句话要点

PROMPTEVALS：用于定制化生产大语言模型流水线的断言与护栏数据集

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

关键词: 大型语言模型 LLM流水线 断言生成 可靠性 数据集 提示工程 生产环境

📋 核心要点

  1. 现有LLM在生产环境中难以保证输出的可靠性，无法始终遵循指令或满足开发者期望，需要有效的断言或护栏机制。
  2. PROMPTEVALS数据集通过收集开发者实际使用的LLM流水线提示和断言标准，为LLM可靠性研究提供了数据基础。
  3. 实验表明，经过微调的Mistral和Llama 3模型在断言生成任务上优于GPT-4o，且具有更低的延迟。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）越来越多地部署在金融、营销和电子商务等不同领域的专业生产数据处理流水线中。然而，当在生产环境中跨多个输入运行它们时，它们经常无法遵循指令或满足开发者的期望。为了提高这些应用中的可靠性，为LLM输出创建断言或护栏与流水线并行运行至关重要。然而，确定能够捕获开发者对任务要求的正确断言集具有挑战性。在本文中，我们介绍了PROMPTEVALS，一个包含2087个LLM流水线提示和12623个相应断言标准的数据集，这些数据来自使用我们开源LLM流水线工具的开发者。该数据集比之前的集合大5倍。使用PROMPTEVALS的保留测试集作为基准，我们评估了封闭和开源模型在生成相关断言方面的性能。值得注意的是，我们微调的Mistral和Llama 3模型平均优于GPT-4o 20.93%，从而降低了延迟并提高了性能。我们相信我们的数据集可以促进LLM可靠性、对齐和提示工程方面的进一步研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在实际生产环境中部署时，难以保证输出可靠性和符合开发者预期的问题。现有的方法缺乏有效的断言或护栏机制，导致LLM在处理大量输入时容易出错，无法满足特定领域的需求。

核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模的、来源于实际开发者使用场景的LLM流水线提示和断言标准数据集（PROMPTEVALS）。通过这个数据集，可以训练和评估LLM生成断言的能力，从而提高LLM在生产环境中的可靠性。

技术框架：该研究主要围绕PROMPTEVALS数据集的构建和使用展开。数据集包含LLM流水线提示和对应的断言标准。研究者使用该数据集对不同的LLM模型进行微调和评估，以测试它们生成相关断言的能力。评估指标未知。

关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个大规模的、来源于实际开发者使用场景的LLM流水线提示和断言标准数据集。与以往的数据集相比，PROMPTEVALS数据集规模更大，更贴近实际应用场景，能够更好地反映LLM在生产环境中的表现。

关键设计：数据集的构建方式未知，但强调了来源于实际开发者使用场景。实验中，研究者对Mistral和Llama 3等模型进行了微调，并与GPT-4o进行了比较。具体的微调参数设置、损失函数和网络结构等技术细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，经过PROMPTEVALS数据集微调的Mistral和Llama 3模型在生成相关断言方面，平均优于GPT-4o 20.93%。这表明，通过针对特定任务进行微调，开源模型可以在性能上超越大型闭源模型，同时降低延迟。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高可靠性LLM输出的生产环境，例如金融、营销和电子商务等领域。通过使用PROMPTEVALS数据集训练的LLM，可以自动生成断言和护栏，从而提高LLM流水线的稳定性和准确性，降低错误风险，并最终提升业务效率。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are increasingly deployed in specialized production data processing pipelines across diverse domains -- such as finance, marketing, and e-commerce. However, when running them in production across many inputs, they often fail to follow instructions or meet developer expectations. To improve reliability in these applications, creating assertions or guardrails for LLM outputs to run alongside the pipelines is essential. Yet, determining the right set of assertions that capture developer requirements for a task is challenging. In this paper, we introduce PROMPTEVALS, a dataset of 2087 LLM pipeline prompts with 12623 corresponding assertion criteria, sourced from developers using our open-source LLM pipeline tools. This dataset is 5x larger than previous collections. Using a hold-out test split of PROMPTEVALS as a benchmark, we evaluated closed- and open-source models in generating relevant assertions. Notably, our fine-tuned Mistral and Llama 3 models outperform GPT-4o by 20.93% on average, offering both reduced latency and improved performance. We believe our dataset can spur further research in LLM reliability, alignment, and prompt engineering.