Large Language Models (LLM) have taken the front seat in most of the news since November 2023, when ChatGPT was introduced. After more than one year, one of the major reasons companies are resistant to adopting them is the limited confidence they have in the trustworthiness of those systems. In a study by (Baymard, 2023), ChatGPT-4 showed an 80.1% false-positive error rate in identifying usability issues on websites. A Jan. '24 study by JAMA Pediatrics found that ChatGPT has an accuracy rate of 17% percent when diagnosing pediatric medical cases (Barile et al., 2024). But then, what is "trust"? Trust is a relative, subject condition that can change based on culture, domain, individuals. And then, given a domain, how can the trustworthiness of a system be measured? In this paper, I present a systematic approach to measure trustworthiness based on a predefined ground truth, represented as a knowledge graph of the domain. The approach is a process with humans in the loop to validate the representation of the domain and to fine-tune the system. Measuring the trustworthiness would be essential for all the entities operating in critical environments, such as healthcare, defense, finance, but it would be very relevant for all the users of LLMs.


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大语言模型是基于海量文本数据训练的深度学习模型。它不仅能够生成自然语言文本,还能够深入理解文本含义,处理各种自然语言任务,如文本摘要、问答、翻译等。2023年,大语言模型及其在人工智能领域的应用已成为全球科技研究的热点,其在规模上的增长尤为引人注目,参数量已从最初的十几亿跃升到如今的一万亿。参数量的提升使得模型能够更加精细地捕捉人类语言微妙之处,更加深入地理解人类语言的复杂性。在过去的一年里,大语言模型在吸纳新知识、分解复杂任务以及图文对齐等多方面都有显著提升。随着技术的不断成熟,它将不断拓展其应用范围,为人类提供更加智能化和个性化的服务,进一步改善人们的生活和生产方式。
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