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AdAEM: An Adaptively and Automated Extensible Measurement of LLMs' Value Difference

Created by
  • Haebom

저자

Shitong Duan, Xiaoyuan Yi, Peng Zhang, Dongkuan Xu, Jing Yao, Tun Lu, Ning Gu, Xing Xie

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 내재적 가치 차이를 평가하여 모델 간의 불일치, 문화 적응성 및 편향을 종합적으로 비교하는 새로운 프레임워크인 AdAEM을 제시합니다. 기존 가치 측정 데이터셋의 정보 부족 문제를 해결하기 위해, AdAEM은 자동적이고 적응적으로 질문을 생성 및 확장하는 기능을 갖추고 있습니다. 다양한 문화와 시대에 걸쳐 개발된 여러 LLM의 내부 가치 경계를 조사하여 정보 이론적 목표를 최대화하는 방식으로 최신 또는 문화적으로 논쟁적인 주제를 추출하여 모델 간 가치 차이에 대한 더욱 구별되고 정보가 풍부한 통찰력을 제공합니다. Schwartz 가치 이론에 기반한 12,310개의 질문을 생성하고 16개의 LLM을 벤치마킹하여 가치 연구의 기반을 마련합니다.

시사점, 한계점

시사점:
기존의 정적 벤치마크의 한계를 극복하는 동적이고 적응적인 LLM 가치 평가 프레임워크 AdAEM을 제시.
LLM의 가치 변화를 지속적으로 추적하여 모델의 발전에 따라 진화하는 평가 시스템 구축.
정보 이론적 접근 방식을 통해 LLM의 가치 차이를 더욱 명확하게 드러낼 수 있는 질문 생성.
Schwartz 가치 이론에 기반한 광범위한 분석을 통해 LLM의 가치를 객관적으로 비교 및 분석.
한계점:
AdAEM의 성능은 사용된 LLM의 다양성 및 질문 생성 알고리즘의 효율성에 의존적일 수 있음.
정보 이론적 목표 최대화 과정에서 예상치 못한 편향이 발생할 가능성 존재.
Schwartz 가치 이론에 기반한 분석이므로, 다른 가치 이론을 적용했을 때 결과가 달라질 수 있음.
16개의 LLM만을 벤치마킹하여 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요.
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