Are Large Language Models Really Robust to Word-Level Perturbations?

本文是LLM系列文章，针对《Are Large Language Models Really Robust to Word-Level Perturbations?》的翻译。

摘要

大型语言模型（LLM）的规模和功能的迅速发展使其成为各种下游任务的有前途的工具。除了追求更好的性能和避免对某个提示的暴力反馈外，为了确保LLM的责任，LLM的稳健性也受到了关注。然而，现有的评估方法大多依赖于具有预定义监督标签的传统问答数据集，这与当代LLM的优越生成能力不符。为了解决这个问题，我们提出了一种新的理性评估方法，该方法利用预先训练的奖励模型作为诊断工具，来评估LLM从更具挑战性的开放问题中产生的较长对话，我们称之为合理稳健性评估的奖励模型（TREvaL）。较长的对话表明，就理解问题的熟练程度而言，他们对语言模型的全面掌握，而这一能力并不完全包含在单个单词或字母中，这可能表现出过于简单化和固有的偏见。我们广泛的经验实验表明，TREvaL为评估LLM的稳健性提供了一种创新的方法。此外，我们的研究结果表明，LLM经常表现出对日常语言使用中常见的单词级扰动的脆弱性。值得注意的是，我们惊讶地发现，随着微调（SFT和RLHF）的进行，鲁棒性往往会降低。TREvaL的代码可在https://github.com/Harry-mic/TREvaL上找到。

1 引言

2 相关工作

3 合理稳健性评价的奖励模型（TREvaL）

4 LLM的词级鲁棒性评价

5 讨论

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