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有效部署大型語言模型並控制風險


核心概念
本文提出了一種名為"具有多層級棄權的階層式鏈"(HCMA)的框架,可以在保持效率的同時提高大型語言模型的風險控制。HCMA通過利用模型內部的不確定性信號,在小型和大型模型之間進行有選擇性的查詢委派,從而實現了在成本和錯誤率之間的新穎權衡。
摘要

本文提出了一種名為"具有多層級棄權的階層式鏈"(HCMA)的框架,用於有效部署大型語言模型並控制風險。

  1. 為了同時提高效率和風險控制,HCMA將查詢從小型模型委派到大型模型,並允許每個模型代表整個鏈進行棄權。作者解釋了為什麼這種委派策略有效,即大型模型對難度的增加相對更加鈍感。

  2. 作者提出了一種改進的Platt縮放方法,通過非線性特徵轉換大大提高了LLM輸出概率的校準效果,為風險控制提供了一個統計學上更加嚴謹的方法。

  3. 通過繪製HCMA的有效Pareto前沿,作者展示了HCMA在風險和效率之間提供了新的權衡,優於單一模型的選擇性預測策略。

  4. 在TruthfulQA基準測試中,作者發現基於思維鏈的提示降低了棄權信號的效用,突出了在不確定性量化中應用既有提示技術時需要謹慎的必要性。

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統計資料
在MMLU上,使用我們的非線性特徵轉換方法進行Platt縮放,與原始概率相比,準確率提高了19%至21%。 在MMLU上,HCMA的錯誤率可以在20%的棄權率下比Llama3 405B降低30%。 在TruthfulQA上,基於零shot提示的正確性預測準確率高於基於思維鏈的提示。
引述
"本文提出了一種名為'具有多層級棄權的階層式鏈'(HCMA)的框架,可以在保持效率的同時提高大型語言模型的風險控制。" "在TruthfulQA基準測試中,作者發現基於思維鏈的提示降低了棄權信號的效用,突出了在不確定性量化中應用既有提示技術時需要謹慎的必要性。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Michael J. Z... arxiv.org 10-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.02173.pdf
Efficiently Deploying LLMs with Controlled Risk

深入探究

如何在不同的部署環境(如移動設備、筆記本電腦和雲端)中維持HCMA的效率和風險控制?

在不同的部署環境中維持HCMA(層次鏈與多層次棄權)的效率和風險控制,首先需要考慮每個環境的計算能力和資源限制。移動設備通常具有較低的計算能力和電池壽命,因此在這些環境中,HCMA的設計應優先考慮計算效率和延遲。可以通過選擇較小的模型(如Llama3 1B或3B)來處理簡單的查詢,並僅在必要時將查詢委派給更大的模型(如Llama3 70B或405B),以降低計算成本和延遲。 在筆記本電腦和雲端環境中,則可以利用更強大的計算資源來實現更高的模型性能。在這些環境中,HCMA可以配置為使用更大的模型來處理更複雜的查詢,同時仍然保持棄權機制,以控制風險。這樣的設計不僅能提高準確性,還能在不增加過多成本的情況下,通過棄權來降低錯誤率。 此外,為了在不同環境中保持風險控制,HCMA的棄權閾值(如rj和aj)可以根據具體環境的需求進行調整。例如,在移動設備上,可以設置較低的棄權閾值,以減少不必要的查詢處理,從而節省資源。而在雲端環境中,則可以設置較高的閾值,以提高模型的回應率和準確性。

如何在HCMA中引入更複雜的不確定性量化方法,例如基於隱藏層嵌入或重複採樣的方法,並評估其對效率和風險控制的影響?

在HCMA中引入更複雜的不確定性量化方法,如基於隱藏層嵌入或重複採樣的方法,可以進一步提高模型的準確性和風險控制能力。基於隱藏層嵌入的方法可以提供更細緻的模型內部狀態信息,幫助更準確地評估查詢的難度和模型的信心。這些方法可以通過分析模型在隱藏層的激活來獲取不確定性指標,從而更好地決定是否棄權或委派查詢。 然而,這些方法的引入也可能會增加計算成本和延遲,特別是在需要重複採樣的情況下。為了評估這些方法對效率和風險控制的影響,可以進行實驗比較,測試不同不確定性量化方法在HCMA中的表現。具體來說,可以設計一系列實驗,測量在相同查詢集上使用不同不確定性量化方法的錯誤率、棄權率和計算成本。 通過這些實驗,可以確定哪些方法在保持高準確性的同時,對計算效率的影響最小,從而選擇最合適的量化方法來優化HCMA的性能。

大型語言模型在其他任務(如開放式問答、對話系統等)中的不確定性量化和選擇性預測表現如何?

大型語言模型在開放式問答和對話系統等任務中的不確定性量化和選擇性預測表現各有不同。在開放式問答中,模型通常需要生成自由格式的回答,這使得不確定性量化變得更加複雜。研究表明,使用零-shot提示的方式在高棄權率下能夠將錯誤率降低至0%,這顯示出在這類任務中,模型的信心評估和棄權策略的有效性。 相對而言,在對話系統中,模型需要持續地生成上下文相關的回應,這使得不確定性量化的挑戰在於如何在多輪對話中保持一致性和準確性。對話系統中的選擇性預測可以通過評估每輪對話的上下文來進行,這樣可以根據模型的信心來決定是否生成回應或棄權。 總體而言,雖然大型語言模型在這些任務中展現了良好的不確定性量化能力,但仍需謹慎應用已建立的提示技術,因為某些技術(如鏈式思考提示)可能會降低模型的信心評估準確性,從而影響選擇性預測的效果。因此,針對不同任務的特性,調整不確定性量化和選擇性預測的方法是至關重要的。
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