言語モデルの少量サンプルによる再較正

核心概念

少量の未ラベルサンプルを使って、言語モデルの信頼度推定を特定のドメインに合わせて再較正する新しい手法を提案する。

要約

本論文では、言語モデル(LM)の信頼度推定が全体的には良好であっても、特定のドメインでは大きな誤差が生じる問題に取り組む。

LMは全体的な分布では良好に較正されているように見えるが、個別のドメインでは大きな過信や過小評価が見られる。
提案手法は、少量の未ラベルサンプルを使って、特定のドメインに合わせて信頼度推定を再較正する。
具体的には、入力された少量サンプルから、そのドメインに適した精度曲線を予測する再較正モデルを学習する。
この再較正モデルを使うことで、特定のドメインでの信頼度推定を改善し、目標精度を達成するための閾値を見つけたり、較正誤差を低減したりできる。
実験では、提案手法が既存手法に比べて一貫して良好な性能を示すことを確認した。

統計

全体的な分布では較正誤差(ECE)が0.02と良好だが、個別ドメインでは最大250%高い誤差が見られる。
提案手法は、PaLM2-Largeのドメイン別ECEを16%改善できる。

引用

"LMは全体的な分布では良好に較正されているように見えるが、個別のドメインでは大きな過信や過小評価が見られる。"
"提案手法は、少量の未ラベルサンプルを使って、特定のドメインに合わせて信頼度推定を再較正する。"

抽出されたキーインサイト

Few-Shot Recalibration of Language Models

by Xiang Lisa L... 場所 arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.18286.pdf

深掘り質問

言語モデルの信頼度推定を改善する他の手法はないか。

提案された手法以外にも、言語モデルの信頼度推定を改善するためのさまざまな手法が存在します。例えば、Platt scalingやisotonic regression、histogram binningなどの手法が挙げられます。これらの手法は、モデルの信頼度を調整してキャリブレーションを改善することができます。また、他の手法として、rejection learningやselective classificationなどもあります。これらの手法は、モデルが自信を持てない場合に適切な対応をするための手法であり、モデルの予測を信頼性の高いものにするために活用されます。

ラベル付きサンプルを使わずに再較正できるが、ラベル付きサンプルを利用する方法はどのように考えられるか。

提案手法では、ラベル付きサンプルを使用せずに再較正を行いますが、ラベル付きサンプルを利用する方法も考えられます。ラベル付きサンプルを使用する場合、各スライスの正確な信頼度推定を行うために、ラベル付きデータを使用してモデルをトレーニングします。具体的には、各スライスに対して正しい予測と正解ラベルを持つラベル付きデータを使用して、再較正モデルをトレーニングします。この方法では、ラベル付きデータを使用することで、より正確な再較正が可能となります。

提案手法は、開放形式の応答生成タスクにも適用できるだろうか。

提案手法は、開放形式の応答生成タスクにも適用可能であると考えられます。開放形式の応答生成タスクでは、言語モデルが複数の正しい応答を持つ場合がありますが、提案手法を使用することで、モデルの信頼度を適切に調整し、より正確な応答を生成することができます。また、提案手法は、ラベル付きサンプルを使用せずに再較正を行うため、開放形式の応答生成タスクにおいても有効な結果をもたらす可能性があります。将来の研究では、提案手法を開放形式の応答生成タスクに適用し、その有効性をさらに検証することが重要です。