LLM-CI：评估语言模型中的上下文完整性规范
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了大型语言模型（LLMs）在社会期望与编码规范之间的不一致问题，提出了一种新的框架LLM-CI，能够评估不同上下文下编码的隐私规范。研究团队开发了一种多提示评估方法，有效应对提示敏感性，从而全面评估LLMs在物联网和儿童在线隐私保护等场景中的表现。
本研究介绍了对LLM值得信赖性评估的关键维度，包括可靠性、安全性、公平性、抵抗滥用性、可解释性和推理性、遵守社会规范以及鲁棒性。研究结果显示，符合人类意图的模型在整体可信度方面表现更好，但对不同可信度类别的影响程度不同。强调了对LLM对齐进行细致分析、测试和改进的重要性。该研究为从业人员提供了有价值的见解和指导，实现可靠和符合伦理的LLM部署至关重要。
