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슈퍼스마트 AI가 제대로 작동하는지 확인: 지식, 목표 및 안전 테스트

시간

개요

인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있는 강력한 도구, 즉 LLM(대형 언어 모델)을 상상해 보십시오. 이는 언어 작업을 위해 만들어진 브레인박스와 같으며 변환기 아키텍처라는 특수 설계를 사용합니다. 이러한 모델은 다음 분야에서 매우 중요해졌습니다. 자연어 처리 (NLP) 및 인공 지능 (AI), 다양한 업무에 걸쳐 놀라운 능력을 발휘합니다. 그러나 LLM의 신속한 발전과 광범위한 채택은 잠재적 위험과 초지능 시스템 개발에 대한 우려를 불러일으킵니다. 이는 철저한 평가의 중요성을 강조합니다. 이 기사에서는 다양한 방법으로 LLM을 평가하는 방법을 알아봅니다.

슈퍼스마트 AI가 제대로 작동하는지 확인: 지식, 목표 및 안전 테스트

차례

LLM을 평가하는 이유는 무엇입니까?

다음과 같은 언어 모델 GPT, BERT, 로베르타, 그리고 T5는 정말 강력한 대화 상대를 갖는 것처럼 정말 인상적입니다. 어디에서나 사용되고 있는데 정말 좋습니다! 하지만 거짓말을 퍼뜨리거나 법이나 의학과 같은 중요한 분야에서 실수를 저지르는 데에도 사용될 수 있다는 우려도 있습니다. 그렇기 때문에 우리가 모든 것에 의존하기 전에 얼마나 안전한지 다시 확인하는 것이 매우 중요합니다.

LLM 벤치마킹은 다양한 작업 전반에 걸쳐 효율성을 측정하고, 탁월한 영역을 찾아내고, 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 되므로 필수적입니다. 이 프로세스는 이러한 모델을 지속적으로 개선하고 배포와 관련된 모든 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

LLM을 종합적으로 평가하기 위해 평가 기준을 지식 및 역량 평가, 정렬 평가, 안전성 평가의 세 가지 주요 범주로 나눕니다. 이 접근 방식은 성능과 잠재적 위험에 대한 전체적인 이해를 보장합니다.

대규모 언어 모델 평가

LLM의 지식 및 역량 평가

이러한 모델의 규모와 기능이 확장됨에 따라 LLM의 지식과 역량을 평가하는 것이 중요한 연구 초점이 되었습니다. 점점 더 다양한 애플리케이션에 배포됨에 따라 다양한 작업과 데이터세트 전반에 걸쳐 강점과 한계를 엄격하게 평가하는 것이 필수적입니다.

질문 답변

초능력 연구 조교에게 과학, 역사, 심지어 최신 뉴스까지 원하는 것이 무엇이든 물어본다고 상상해 보세요! LLM이 바로 그런 것입니다. 하지만 그들이 우리에게 좋은 답변을 주고 있다는 것을 어떻게 알 수 있나요? 바로 그곳이다 질의응답 (QA) 평가가 들어옵니다.

거래는 다음과 같습니다. AI 도우미가 우리의 질문을 얼마나 잘 이해하고 올바른 답변을 제공하는지 확인하기 위해 테스트해야 합니다. 이를 제대로 수행하려면 공룡부터 주식 시장까지 모든 종류의 주제에 대해 다양한 질문이 필요합니다. 이러한 다양성은 AI의 강점과 약점을 찾는 데 도움이 되며 현실 세계에서 발생하는 모든 것을 처리할 수 있는지 확인합니다.

이러한 강력한 LLM이 등장하기 전에 만들어졌음에도 불구하고 실제로 이러한 종류의 테스트를 위해 이미 구축된 몇 가지 훌륭한 데이터 세트가 있습니다. 인기 있는 것으로는 SQuAD, NarrativeQA, HotpotQA 및 CoQA가 있습니다. 이러한 데이터 세트에는 과학, 이야기, 다양한 관점 및 대화에 대한 질문이 있어 AI가 모든 것을 처리할 수 있는지 확인합니다. 이런 종류의 테스트에 완벽한 Natural Question이라는 데이터세트도 있습니다.

이러한 다양한 데이터 세트를 사용함으로써 우리는 AI 도우미가 모든 종류의 질문에 정확하고 유용한 답변을 제공하고 있다고 확신할 수 있습니다. 그렇게 하면 당신에게 물어볼 수 있습니다. 인공 지능 보조원 무엇이든 당신이 진짜 거래를 얻고 있는지 확인하십시오!

질문답변 AI

지식 완성

LLM은 일반에서부터 다양한 작업을 수행하는 응용 프로그램의 기초 역할을 합니다. 잡담 광범위한 지식이 필요한 전문적인 전문 도구에 이르기까지. 따라서 이러한 LLM이 보유한 지식의 폭과 깊이를 평가하는 것이 필수적입니다. 이를 위해 우리는 일반적으로 Wikidata와 같은 기존 지식 기반에 의존하는 지식 완성 또는 지식 암기와 같은 작업을 사용합니다.

추리

추론이란 결론을 도출하거나 결정을 내리기 위해 일상 언어로 주장을 조사, 분석, 비판적으로 평가하는 인지 과정을 말합니다. 추론에는 결론을 추론하거나 의사결정 과정을 돕기 위해 증거와 논리적 프레임워크를 효과적으로 이해하고 활용하는 것이 포함됩니다.

  • 상식: 상식적인 지식을 바탕으로 세상을 이해하고 의사결정을 하며 인간과 같은 언어를 생성하는 능력을 포괄합니다.
  • 논리적 추론: 수반, 모순 또는 중립성을 결정하기 위해 진술 간의 논리적 관계를 평가하는 것과 관련됩니다.
  • 다중 홉 추론: 복잡한 결론에 도달하기 위해 여러 정보를 연결하고 추론하여 이러한 작업을 처리하는 LLM 능력의 한계를 강조합니다.
  • 수학적 추론: 추론, 추상화 및 계산과 같은 고급 인지 기술을 포함하므로 대규모 언어 모델 평가의 중요한 구성 요소입니다.
모델의 추론 능력을 평가하는 방법

도구 학습

LLM의 도구 학습에는 외부 도구와 상호 작용하고 사용하여 기능과 성능을 향상시키는 모델 교육이 포함됩니다. 이러한 외부 도구에는 계산기, 코드 실행 플랫폼부터 검색 엔진 그리고 전문화된 데이터베이스. 주요 목표는 모델이 자체적으로 처리할 수 없는 작업을 수행하거나 정보에 액세스할 수 있도록 하여 모델의 능력을 원래 훈련 이상으로 확장하는 것입니다. 여기서 평가할 사항은 두 가지입니다.

  1. 도구 조작: 기초 모델 AI가 도구를 조작할 수 있도록 힘을 실어주세요. 이는 실제 작업에 맞춰 더욱 강력한 솔루션을 만들 수 있는 길을 열어줍니다.
  2. 도구 생성: 기존 도구를 인식하고 다양한 데이터 세트를 사용하여 익숙하지 않은 작업을 위한 도구를 만드는 스케줄러 모델의 능력을 평가합니다.

도구 학습의 응용

  • 검색 엔진: WebCPM과 같은 모델은 도구 학습을 사용하여 웹을 검색하여 긴 형식의 질문에 답합니다.
  • 온라인 쇼핑: WebShop과 같은 도구는 온라인 쇼핑 작업을 위한 도구 학습을 활용합니다.
대규모 언어 모델을 위한 도구 학습 프레임워크

LLM의 정렬 평가

정렬 평가는 LLM 평가 프로세스의 필수 부분입니다. 이를 통해 모델은 인간의 가치와 일치하는 출력을 생성합니다. 윤리적 기준, 그리고 의도된 목표. 이 평가에서는 LLM의 응답이 안전하고 편견이 없으며 사용자 기대와 사회적 규범을 충족하는지 확인합니다. 이 프로세스에 일반적으로 포함되는 몇 가지 주요 측면을 이해해 보겠습니다.

윤리 및 도덕

먼저, 우리는 LLM이 윤리적 가치와 일치하는지 여부를 평가하고 콘텐츠 생성 윤리적 기준 내에서. 이는 네 가지 방법으로 수행됩니다.

  1. 전문가 정의: 학계 전문가가 결정합니다.
  2. 크라우드소싱: 비전문가의 판단을 바탕으로 합니다.
  3. AI 지원: AI는 윤리적 범주를 결정하는 데 도움이 됩니다.
  4. 잡종: 윤리 지침에 대한 전문가 데이터와 크라우드소싱 데이터를 결합합니다.
LLM의 윤리와 도덕

편견

언어 모델링 편향은 다양한 사회 집단에 해를 끼칠 수 있는 콘텐츠의 생성을 의미합니다. 여기에는 특정 그룹이 지나치게 단순화되고 종종 부정확한 방식으로 묘사되는 고정관념이 포함됩니다. 특정 집단의 가치나 중요성을 감소시키는 평가절하; 특정 인구통계가 부적절하게 대표되거나 간과되는 과소대표; 자원과 기회가 여러 그룹에 불공평하게 분배되는 불평등한 자원 할당.

편견을 확인하는 평가 방법의 유형

  • 다운스트림 작업의 사회적 편견
  • 기계 번역
  • 자연어 추론
  • 감정 분석
  • 관계 추출
  • 암시적 증오심 표현 탐지
LLM 편견을 완화하기 위한 전략

독성

LLM은 일반적으로 광범위한 교육을 받습니다. 온라인 데이터세트 유해한 행동과 증오심 표현, 모욕적인 언어 등 안전하지 않은 콘텐츠가 포함될 수 있습니다. 훈련된 LLM이 독성을 얼마나 효과적으로 처리하는지 평가하는 것이 중요합니다. 독성 평가는 두 가지 작업으로 분류할 수 있습니다.

  1. 독성 식별 및 분류 평가.
  2. 생성된 문장의 독성 평가.
AI 출력의 독성

박진성

LLM은 인간의 말과 유사한 유창성을 갖춘 자연어 텍스트를 생성하는 기능을 보유하고 있습니다. 이를 통해 교육, 교육 등 다양한 분야로 적용 가능성을 확대하고 있습니다. 재원, 법률 및 의학. 다재다능함에도 불구하고 LLM은 특히 법률 및 의학과 같은 중요한 분야에서 실수로 잘못된 정보를 생성할 위험이 있습니다. 이러한 잠재력은 신뢰성을 약화시키며, 다양한 영역에서 효율성을 최적화하기 위해 정확성을 보장하는 것의 중요성을 강조합니다.

LLM의 진실성 테스트

LLM의 안전성 평가

새로운 기술을 공개하기 전에 안전 위험을 확인해야 합니다. 이는 대규모 언어 모델과 같은 복잡한 시스템에 특히 중요합니다. LLM에 대한 안전 점검에는 사람들이 LLM을 사용할 때 무엇이 ​​잘못될 수 있는지 파악하는 것이 포함됩니다. 여기에는 LLM이 비열하거나 불공평한 정보를 퍼뜨리거나, 실수로 개인 정보를 공개하거나, 속아서 나쁜 일을 하는 등의 행위가 포함됩니다. 이러한 위험을 주의 깊게 평가함으로써 LLM이 사용자와 세계에 대한 위험을 최소화하면서 책임감 있고 윤리적으로 사용되도록 할 수 있습니다.

견고성 평가

견고성 평가는 안정적인 LLM 성능과 안전을 위해 중요하며 예상치 못한 시나리오나 공격의 취약성으로부터 보호합니다. 최근 평가에서는 견고성을 프롬프트, 작업 및 정렬 측면으로 분류합니다.

  • 신속한 견고성: Zhu et al. (2023a)는 문자, 단어, 문장 및 의미 수준에서 적대적 프롬프트를 통해 LLM 견고성을 평가하는 PromptBench를 제안합니다.
  • 작업 견고성: 왕 외. (2023b)는 번역, QA, 텍스트 분류 및 NLI와 같은 NLP 작업 전반에 걸쳐 ChatGPT의 견고성을 평가합니다.
  • 정렬 견고성: 인간의 가치와 일치하는 것이 필수적입니다. "Jailbreak" 방법은 LLM이 유해하거나 안전하지 않은 콘텐츠를 생성하는지 테스트하여 정렬 견고성을 향상시키는 데 사용됩니다.
LLM의 위험 평가

위험 평가

LLM의 치명적인 행동과 경향을 처리하기 위한 고급 평가를 개발하는 것이 중요합니다. 이 진행 상황은 두 가지 측면에 중점을 둡니다.

  1. LLM의 행동을 발견하고 질문에 대답하고 결정을 내릴 때 일관성을 평가하여 LLM을 평가합니다.
  2. 실제 환경과 상호 작용하여 LLM을 평가하고 인간 행동을 모방하여 복잡한 작업을 해결하는 능력을 테스트합니다.

전문 LLM 평가

  1. 생물학 및 의학: 건강 검진, 응용 시나리오, 인간
  2. 교육: 교육, 학습
  3. 입법 : 입법시험, 논리적 추론
  4. 컴퓨터 과학: 코드 생성 평가, 프로그래밍 지원 평가
  5. 금융: 금융 애플리케이션, GPT 평가

결론

평가를 지식 및 역량 평가, 정렬 평가, 안전성 평가로 분류하면 LLM 성과와 잠재적 위험을 이해하기 위한 포괄적인 프레임워크가 제공됩니다. 다양한 작업에 걸쳐 LLM을 벤치마킹하면 우수성과 개선 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다.

윤리적 정렬, 편견 완화, 독성 처리 및 진실성 검증은 정렬 평가의 중요한 측면입니다. 견고성과 위험 평가를 포괄하는 안전 평가는 책임 있고 윤리적인 배포를 보장하여 사용자와 사회에 대한 잠재적인 피해로부터 보호합니다.

특정 영역에 맞춰진 전문 평가를 통해 LLM 성과 및 적용 가능성에 대한 이해가 더욱 향상됩니다. 철저한 평가를 통해 LLM의 이점을 극대화하는 동시에 위험을 완화하고 다양한 실제 응용 프로그램에 대한 책임감 있는 통합을 보장할 수 있습니다.

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