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核心概念
大規模言語モデルにおける信頼推定とキャリブレーションの重要性と課題を明らかにする。
要約
- 大規模言語モデル（LLMs）の性能は優れているが、事実上のエラーが存在し、信頼性が低い可能性がある。
- 信頼推定とキャリブレーションは、リスクを軽減し、より良い生成物を生み出すために重要である。
- 現在の研究では、LLMsの信頼推定とキャリブレーションに焦点を当てて進展している。
- 本稿では、LLMsにおける信頼推定とキャリブレーションの技術的進歩や応用方法について詳細に概説している。
Introduction
- LLMsは幅広いタスクで優れた能力を示すが、生成物に事実上のエラーが存在する可能性がある。
- 信頼推定やキャリブレーションは、これらの問題を解決し、より安全なアプリケーション開発を可能にする。
Basic Concepts
- 機械学習における信頼度と不確実性は重要であり、それぞれ異なる手法で評価されている。
- ロジットベース手法や内部状態ベース手法などが使用されており、これらはLLMsでも適用されている。
Confidence Estimation Methods
- 白箱手法ではロジットや内部状態から情報を得ており、黒箱手法では意味論や一貫性から情報を取得している。
- 複数の手法を組み合わせたアプローチも提案されており、さまざまなタスクで効果的な結果を示している。
Calibration Techniques
- 生成物の品質向上や文脈依存学習への適用など、多岐にわたってキャリブレーション技術が活用されている。
- MCQAなど特定タスク向けの新しい手法も提案されており、精度向上やバイアス軽減に寄与している。
Applications and Future Directions
- 幻想検出や曖昧さ検出などへの応用から始まり、人間変動への適応やマルチモーダルLLMsへの展開まで幅広く議論されている。
- 将来的な方向性として包括的なベンチマーク作成や人間変動への適応も必要であることが指摘されている。
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arxiv.org
A Survey of Confidence Estimation and Calibration in Large Language Models
統計
「大規模言語モデル（LLMs）は幅広いタスクで優れた能力を示す」
「ロジットベース手法や内部状態ベース手法が使用されており」
「MCQA（Multiple Choice Question Answering）はICL（In-context Learning）アプリケーション」
引用
深掘り質問
将来の方向性として包括的なベンチマーク作成はどう進められますか？
将来の研究では、まず、異なるタスクや領域にわたる信頼度推定とキャリブレーション手法を包括的に評価するための標準化されたベンチマークが必要です。これには、実験データやパフォーマンスメトリックを統一し、さまざまな手法を比較・評価できるようにすることが含まれます。また、人間アノテーションや長い生成文書の信頼度推定およびキャリブレーションを段階的に行う方法も考慮すべきです。
人間変動への適応方法はLLMsのパフォーマンス向上にどう寄与しますか？
人間変動への適応方法は、ラベルや選択肢位置といったMCQA（Multiple-Choice Question Answering）タスクで生じるバイアスを軽減することが期待されています。特定タスク内で各オプションごとに事前バイアスを見積もり、それに基づいて予測確率を再調整する手法などが有効です。このような手法は正確性だけでなく安全性も高める可能性があります。
マルチモーダルLLMsへ移行する際に生じうるバイアス補正方法は何ですか？
マルチモーダルLLMsでは画像テキストペアリング等追加プレトレーニングや視覚指示データセット上微調整等多岐にわたります。その際、「コピー」操作等表面形式競合発生時ドメイン条件付き点単位相互情報量（PMIDC）導入等オプション内容別重み付け提案したり、「中立コントロール」と呼ばれる顧客から得られたフィードバック利用し各選択肢同じ確率割当提案されています。これら新技術導入で精度向上及差別化能力強化期待されています。
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