大規模言語モデルと視覚言語モデルの発話された不確実性評価

Core Concepts

大規模言語モデルと視覚言語モデルは、自身の不確実性を正確に推定することができない。両モデルとも過度に自信を持っており、信頼性の低い出力を生み出す傾向がある。

Abstract

本研究は、大規模言語モデル(GPT-4、GPT-3.5、LLaMA-2、PaLM 2)と視覚言語モデル(GPT-4V、Gemini Pro Vision)の不確実性推定能力を評価することを目的としている。
感情分析、数学の単語問題、固有表現抽出の3つのNLPタスクを用いて、LLMの不確実性推定能力を調べた。その結果、LLMは概して自身の不確実性を正確に推定できず、過度に自信を持つ傾向にあることが分かった。特に、数学の単語問題とNERタスクでは、ほとんどのモデルが極端に高い自信を示した一方で、実際の正解率は低かった。一方、GPT-4は他のモデルに比べて較良好な較正を示した。
視覚言語モデルについては、新しく作成した日本の不確実なシーン(JUS)データセットを用いて、画像認識タスクでの不確実性推定能力を評価した。その結果、視覚言語モデルも自身の不確実性を正確に推定できず、過度に自信を持つ傾向にあることが分かった。GPT-4Vはより良好な較正を示したものの、両モデルともに過度の自信を示す結果となった。
本研究の結果は、現在の大規模言語モデルと視覚言語モデルには、自身の不確実性を正確に推定する能力が十分に備わっていないことを示している。ユーザーはこれらのモデルの出力を鵜呑みにせず、常に批判的に検討する必要がある。今後、モデルの不確実性推定能力の向上に向けた取り組みが重要となる。

Stats

感情分析(バイナリ)タスクでは、GPT-4の平均正解率は92%、平均自信度は78.5%であった。
数学の単語問題タスクでは、GPT-4の平均正解率は93%、平均自信度は99.8%であった。
NERタスクでは、GPT-4の平均正解率は95.3%、平均自信度は97.9%であった。

Quotes

"大規模言語モデルと視覚言語モデルは、自身の不確実性を正確に推定することができない。両モデルとも過度に自信を持っており、信頼性の低い出力を生み出す傾向がある。"
"GPT-4は他のモデルに比べて較良好な較正を示した。"
"視覚言語モデルも自身の不確実性を正確に推定できず、過度に自信を持つ傾向にあった。"

Key Insights Distilled From

Overconfidence is Key: Verbalized Uncertainty Evaluation in Large Language and Vision-Language Models

by Tobias Groot... at arxiv.org 05-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.02917.pdf

Deeper Inquiries

大規模言語モデルと視覚言語モデルの不確実性推定能力を向上させるためにはどのようなアプローチが考えられるか?

大規模言語モデル（LLMs）と視覚言語モデル（VLMs）の不確実性推定能力を向上させるためには、以下のアプローチが考えられます：

不確実性推定の組み込み: モデルの訓練段階で不確実性推定を重視し、モデルが自身の確信度を適切に表現できるようにする。これにより、モデルが誤った情報を提供する際にもその確信度が低くなるように調整できる。

アンサンブル学習: 複数の異なるモデルを組み合わせてアンサンブル学習を行うことで、不確実性をより正確に推定する。異なるモデルの結果を組み合わせることで、より信頼性の高い予測が可能となる。

信頼性指標の開発: 不確実性推定のための新しい指標やメトリクスを開発し、モデルの不確実性をより正確に評価する。これにより、モデルの信頼性を客観的に評価し、改善の方向性を見出すことができる。

適応的学習: モデルが誤った情報を提供した際にフィードバックを受け取り、その情報を活用して不確実性推定能力を改善する適応的学習アプローチを採用する。これにより、モデルが継続的に学習し、誤りを修正していくことが可能となる。

これらのアプローチを組み合わせることで、大規模言語モデルと視覚言語モデルの不確実性推定能力を向上させることが可能となるでしょう。

過度な自信を示すモデルの出力を利用する際の注意点は何か?

過度な自信を示すモデルの出力を利用する際には以下の注意点が重要です：

慎重な検証: モデルが過度な自信を持っている場合は、その出力を盲信せず、慎重に検証する必要があります。他の情報源や専門家の意見と照らし合わせることで、正確性を確認することが重要です。

確信度の再評価: モデルが過度な自信を示す場合は、その確信度を再評価し、信頼性の低い情報として扱うことが重要です。特に重要な意思決定や情報の利用に際しては、過度な自信を持つモデルの出力には慎重に対処する必要があります。

不確実性の認識: モデルが過度な自信を示す場合は、その不確実性を認識し、その情報を利用する際にはその不確実性を考慮に入れることが重要です。不確実性を認識することで、誤った情報に対するリスクを最小限に抑えることが可能となります。

これらの注意点を踏まえて、過度な自信を示すモデルの出力を適切に活用することが重要です。

不確実性推定能力の向上が、これらのモデルの信頼性と受け入れ可能性にどのような影響を及ぼすと考えられるか?

不確実性推定能力の向上が、これらのモデルの信頼性と受け入れ可能性に以下のような影響を及ぼすと考えられます：

信頼性の向上: 不確実性推定能力が向上することで、モデルの出力がより信頼性の高いものとなります。ユーザーはモデルの不確実性を適切に評価し、その出力を信頼することができるようになります。

誤情報の軽減: 不確実性推定能力が向上することで、モデルが誤った情報を提供するリスクが低減されます。モデルが自身の不確実性を正確に推定できるため、誤情報の提供が減少し、信頼性の高い情報が提供されることが期待されます。

受け入れ可能性の向上: 不確実性推定能力が向上することで、ユーザーはモデルの出力をより受け入れやすくなります。モデルが自身の不確実性を適切に表現し、その情報を適切に提示することで、ユーザーはモデルの出力をより信頼しやすくなるでしょう。

以上のように、不確実性推定能力の向上はこれらのモデルの信頼性と受け入れ可能性を向上させると考えられます。そのため、今後の研究や開発において、不確実性推定能力の向上に重点を置くことが重要です。