前言
GPT-4、LLaMA-2、Claude 等大型语言模型 (LLM) 在生成类似人类的文本和进行智能对话方面表现出了巨大的潜力。然而，随着这些模型变得越来越强大，人们越来越需要监控它们的行为，以防止出现偏见、毒性和事实错误等问题。
现在让我们探讨与监控 LLM 相关的以下主题：
- 不受控制的大语言模型的风险和挑战
- 大语言模型 (LLM) 课程中需要监控的关键指标
- 人工监控方式
- 自动监控工具——LangKit 和 WhyLabs
- 混合监控方法
- 监控模型行为随时间的变化
- LLM 监控的后续步骤
非受控大语言模型的风险和挑战
随着语言模型变得越来越先进，它们面临着遗传、习得和放大偏见的风险。例如，在大量互联网数据上训练的模型可能会拾取有害的、种族主义的、性别歧视的言论。即使努力过滤训练数据，有害偏见的痕迹仍会潜入其中。如果不加以控制，这些模型可能会传播错误信息或通过辱骂性的、有害的反应造成现实世界的伤害。
事实正确性也存在风险。语言模型可能会产生幻觉事实或产生令人信服但完全是虚构的反应。随着它们听起来像人类的能力不断提高，如果没有强有力的监控，检测错误信息可能会变得越来越困难。
此外，不受控制的语言生成还存在经济风险。能够大规模生成听起来像人类的文本的模型可能会被用于大规模的虚假信息宣传、内容农场垃圾邮件、政治虚假宣传等。环境影响也很大——训练越来越大的模型会消耗大量的能源和计算资源。
出于所有这些原因，通过持续监控对 LLM 进行严格监督至关重要。Anthropic 等公司已经成立了监督委员会并实施了宪法 AI 技术来约束模型行为。然而，需要保持警惕以确保这些护栏在模型发展过程中仍然有效。
需要监控的关键 LLM 行为指标
在监测 LLM 时，我们可以随时间跟踪几个关键指标：
- 偏见和毒性：根据种族、性别、宗教等受保护属性监控模型输出的偏见和毒性特征的汇总指标。同时跟踪威胁、辱骂性语言或有害意识形态的强化等毒性。
- 事实准确性：评估对幻觉事实、虚假信息或与现实世界不一致的反应。验证历史事件、科学知识、时事等的正确性。通过扰动输入进行稳健性检查。
- 相关性：评估模型输出是否符合人类用户提供的对话上下文和指令。监控不合逻辑的推断。
- 参考来源：查看模型在回应中引用的来源，并与已知的可靠信息来源进行交叉核对。
- 剽窃：以编程方式将模型输出与现有互联网内容进行比较，以检测是否存在复制或缺乏原创性。
- 成本风险评估：针对具有比较选项和评估假设能力的模型，验证模型逻辑和数学。根据现实世界的结果测试预测。
我们现在将深入研究通过这些行为指标监控 LLM 的既定方法。
人工监测方法
最基本的监控形式是人工审核。这可能非常耗费人力，但可以对模型行为进行细致入微的定性评估。人工审核的一些最佳实践包括：
- 用户调查：通过问卷或简单的评级量表收集关于感知偏见、毒性、准确性等的反馈。众包这些评论可以帮助扩大洞察力。
- 抽查：让人类审阅者通过提出书面提示和评估回答直接与模型互动。这提供了第一手的定性问题。
- 输出评审：更系统地抽样为最终用户生成的模型输出，并让评审人员标记问题。这超越了一次性抽查，获得了更具代表性的覆盖范围。
- 背景来源检查：识别模型提出的事实主张并与已知的可靠来源进行交叉引用。
- 验证预测：对于进行真实世界预测的模型，尽可能跟踪结果以量化错误率。
- 基准性能：根据现有基准对模型进行评估，通过问答、逻辑推理、常识等测试其理想品质。监控回归。
- 调试异常行为：让技术监督团队调查通过非正式渠道或投诉提出的模型异常。目标是尽早发现重大行为偏差。
手动监控的缺点显然是缺乏可扩展性。它耗时、不一致，并且容易过分重视戏剧性的单一示例，而忽略细微的系统性变化。这激发了对自动化技术的需求。
自动监控工具
出现了一些专门的工具，通过以编程方式大规模捕获问题来帮助自动化 LLM 监控。这可以实现持续监督。在讨论其他选项之前，我们将重点介绍该领域的两个领先平台——LangKit 和 WhyLabs。
朗基特
LangKit 专门为监控大型语言模型提供了强大的功能。它广泛覆盖了前面讨论过的关键指标。
对于偏见和毒性检测，LangKit 使用经过冒犯性语言标记数据训练的分类器。这允许估计不同模型版本和输入扰动测试中的毒性反应率。分析可以按种族、性别、宗教等属性进行细分，以发现不成比例的问题。
事实准确性评分依赖于复杂的 QA 工具和确证搜索。模型输出会根据知识库和搜索引擎进行解析，以自动发现虚假声明。通过将陈述追溯到可靠来源来识别虚假事实。
此外，LangKit 还具有抄袭检测、相关性分析、矛盾识别和引用跟踪等模块。它还可以随时监控基准性能。
这些评估可以分层进行，因此有问题的响应会引发多个危险信号。汇总报告可直观显示各个指标的趋势，从而实现深入的行为分析。
WhyLabs
LangKit 专注于 LLM，而 WhyLabs 则提供与大型语言模型兼容的通用 ML 监控平台。其核心功能是比较模型变体。
WhyLabs 有一个 A/B 测试框架，可将不同的模型版本并行部署到实时流量中。这可能意味着尝试更大的模型大小、不同的训练数据或代码更改。该平台跟踪不同变体之间的关键绩效指标 (KPI) — 对于 LLM，这可能包括毒性、事实核查、用户评分等。
统计测试可以量化不同 KPI 变体之间的显著差异。意外差异会发出模型性能下降的信号，以便回滚和调试。产品经理还可以根据最重要的 KPI 来推广性能最佳的变体。
WhyLabs 还通过聚类错误预测和展示突出示例来帮助诊断模型错误。它还监控数据相对于基准的漂移，以捕捉突然下降的情况。这两者结合起来提供了快速迭代。
其他自动监控工具
除了 LangKit 和 WhyLabs 之外，用于自动 LLM 监控的替代工具生态系统也在不断发展，尽管专业化程度较低。示例包括：
权重和偏差：端到端 MLOps 平台，具有与 WhyLabs 类似的实验跟踪和模型比较功能。
复制：一种专门针对 ML 模型的数据集偏差指标的监控工具，使用代表性评分等技术。有助于在部署前缓解问题。
Monitaur： Anthropic 的一款开源工具包，专注于通过对抗性攻击和健全性检查对对话式 AI 模型进行压力测试。支持扩展安全评估。
Amazon CodeGuru：一款开发人员工具，用于分析自动构建中应用程序代码更改的缺陷和安全风险。适用于在 LLM 更新管道中发现软件问题。
混合方法
在实践中，大多数强大的监控机制都结合了人工审核和自动化工具。它们共同平衡了可扩展性和细致入微的监督。
自动化工具广泛撒网，以发现可疑实例以供人工审查。然后，领域专家就问题的严重性提供定性输入，并决定必要的干预措施。他们的判断进一步改进和调整检测模型。
相反，来自一线团队的异常报告有助于开发新的自动化检查，以弥补以前遗漏的问题。混合方法还允许将通用自动化测试与特定于上下文的手动抽检相结合。
现在，我们将讨论如何随着模型的不断演进而继续监控。保持监督需要跟踪一段时间内的行为，而不是单一的一点。
随着时间的推移监控 LLM 行为
LLM 改进涉及数据收集、模型训练、评估和更新的无休止循环。监控必须在这些迭代中持续进行。模型会逐渐积累变化，这些变化可能会使性能变好或变坏。即使在严格的部署前审查之外，控制行为也需要不断保持警惕。
我们在此概述了跨模型更新持续监控的领先策略。
致力于负责任的发展
第一个要求只是组织对负责任的 LLM 开发的承诺。OpenAI 等组织已承诺在模型设计中遵守宪法 AI 原则。这种精神指导着在透明度、道德和稳健性方面采用最佳实践。监控流程将与这些价值观相符的监督机制正式化。
基线
在发布任何模型版本之前，开发人员应建立行为基线。这意味着根据测试数据和基准分析偏差、准确性、毒性等关键指标的性能。基线量化了模型在满足标准方面的情况，以帮助评估后续变化。
频繁测试
随着模型的更新，自动化测试有助于通过持续的回归监控来发现新出现的问题。对新提交运行隔夜测试套件可在长期评估之间提供快速信号。单元测试组件和集成流程可隔离构建中断。
正交方法
没有单一的测试能够完全覆盖潜在问题。监控系统应结合多种正交方法：行为测试、对抗性测试、元数据跟踪、用户调查等。每种方法都能捕捉到其他方法可能遗漏的异常值。
分阶段部署
如果出现新问题，将模型更改直接推送给所有最终用户会带来可用性风险。分阶段推出首先向较小的群体公开更新，监测结果，然后再扩展到更大的生产量。尽早发现问题可以减少危害。
可观察的 Qoos
模型应记录有关行为信号和功能使用情况的丰富遥测数据。监控系统可以订阅这些事件流，以深入了解技术健康问题或需要关注的消费模式转变。
定期审查
即使持续监督，团队也应该对模型进行更长时间范围内的结构化审查。每季度或每半年的审计可以促使对绩效趋势进行更深入的调查。它们还可以捕捉日常监控可能遗漏的增量模型漂移。
LLM 监控的下一个发展方向是应用自监督技术，使用少样本学习来建模行为。模型可以学会识别与既定标准相悖的有害偏差，而无需手动创建或标记规则。这将进一步加快监督速度。
关于 LLM 监控系统的总结
随着大型语言模型能力的提升，大规模不受控制的行为所带来的风险也急剧上升。避免危害需要全面、持续的监控机制，以确保模型性能符合道德、事实和社会期望。
手动方法可提供高信号监督，但缺乏大规模部署的全面覆盖。自动化工具通过对毒性和准确性等关键指标的评估进行编纂，帮助大规模识别问题。LangKit 和 WhyLabs 代表了专为 LLM 监控而构建的领先平台，利用自然语言技术、对抗性测试和统计分析。不过，即使是最好的工具也能从与人工审核的结合中受益。
LLM 开发周期永不停歇。改进性能的更新也可能会引入需要快速响应的行为细微偏差。组织必须通过部署前审查、分阶段发布、可观察性和分层持续评估来致力于负责任的创新。
在建立端到端信任和安全方面仍然存在挑战。小样本学习有望让模型最终通过强化范式自我监控与开发人员共同制定的标准。目前，这些模型的创建者和运营者有责任通过全面、透明和警惕的监督，坚持道德约束，以应对无数潜在问题。
随着大型语言模型变得越来越普遍和有影响力，风险也越来越高。不受约束、不受控制的大规模 LLM 给个人和社会带来了我们无法承受的风险。我们的未来需要通过强有力的监控来致力于宪法人工智能。
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