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API Is Enough: Conformal Prediction for Large Language Models Without Logit-Access


핵심 개념
API-only LLMs can benefit from a novel CP method without logit-access, improving uncertainty quantification.
요약
API-only LLMs face challenges in uncertainty quantification without logit-access. Conformal Prediction (CP) offers model-agnostic and distribution-free features. A novel CP method is introduced for API-only LLMs without logit-access. The method uses both coarse-grained and fine-grained uncertainty notions. Experimental results show the method outperforms logit-based CP baselines.
통계
"To enable CP without logit-access, a straightforward way is to calculate the frequency of each response via sampling and approximate model-based probabilities." "A minimum of 9,604 samples is required to achieve a 95% confidence level with a 1% margin of error." "The smallest APSS is observed at a temperature of 0.75."
인용구
"A potential solution is to use conformal prediction (CP), known for being model-agnostic and distribution-free, and with rigorous coverage guarantees." "Our proposed approach does not rely on model logits and can alleviate the known miscalibration issue when using logits."

에서 추출된 핵심 인사이트

by Jiayuan Su,J... 에서 arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01216.pdf
API Is Enough

더 깊은 문의

어떻게 제안된 CP 방법을 QA 이외의 다른 NLP 작업에 적용할 수 있을까요?

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어떤 LLM의 불확실성 추정을 위해 로짓에만 의존하는 것의 잠재적인 단점은 무엇인가요?

LLM의 불확실성을 추정할 때 로짓에만 의존하는 것에는 몇 가지 잠재적인 단점이 있습니다: 과신 문제: 로짓은 종종 모델의 예측을 과신하는 경향이 있어 실제 불확실성을 정확하게 반영하지 못할 수 있습니다. 정확성 부족: 로짓은 모델의 내부 동작에 대한 정보를 제공하지만, 이것이 항상 정확한 불확실성 추정으로 이어지지는 않을 수 있습니다. 모델 특성 미고려: 로짓은 모델의 특성을 완전히 반영하지 못할 수 있으며, 모델의 특정 측면을 무시하거나 왜곡할 수 있습니다.

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비준합성 측정의 개념은 NLP 이외의 기계 학습 분야에서도 유용하게 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 분류, 음성 인식, 시계열 예측 등 다양한 기계 학습 작업에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 불확실성을 추정하고 모델의 예측을 신뢰할 수 있는 수준으로 조정할 수 있습니다. 이를 위해 비준합성 측정을 사용하여 모델의 예측의 신뢰성을 평가하고 불확실성을 고려할 수 있습니다.
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