洞見 - Natural Language Processing - # 大型語言模型的不確定性量化

語義密度：透過語義空間中的置信度測量，對大型語言模型進行不確定性量化

Q: 語義密度如何應用於其他自然語言處理任務，例如機器翻譯或文本摘要？

語義密度作為一種評估 LLM 回覆可信度的指標，其應用範圍不僅限於問答任務，還可以擴展到其他自然語言處理任務，例如機器翻譯或文本摘要。 機器翻譯： 在機器翻譯中，可以將語義密度用於評估不同翻譯結果的品質。 針對同一句源語言，可以利用多個不同的翻譯模型或參數設置生成多個譯文。 將這些譯文作為參考回覆，計算每個譯文的語義密度。 語義密度較高的譯文，意味著其在語義空間中更接近其他譯文，更可能是一個準確、自然的翻譯結果。 文本摘要： 在文本摘要中，可以利用語義密度來評估生成的摘要是否準確地反映了原文檔的核心內容。 可以利用不同的摘要模型或參數設置生成多個摘要結果。 將這些摘要結果和原文檔一起作為輸入，計算每個摘要的語義密度。 語義密度較高的摘要，意味著其與原文檔在語義空間中更接近，更可能是一個高品質的摘要結果。 需要注意的是，在將語義密度應用於其他自然語言處理任務時，需要根據具體任務的特点进行一些调整。例如，在機器翻譯中，需要考慮不同語言之間的語義差異；在文本摘要中，需要考慮原文檔的長度和信息密度等因素。

Q: 是否可以開發不需要訪問輸出機率的語義密度變體，以便它可以應用於專有 LLM？

是的，可以開發不需要訪問輸出機率的語義密度變體，以便應用於專有 LLM。論文中提到的公式 (5) 就是一種可行的方案： ˆp(y∗|x) = (1 / (∑{i=1}^M n_i)) * ∑{i=1}^M n_i * K(v∗−v_i) 在这个公式中，不需要知道每个参考回复 y_i 的生成概率 p(y_i|x)，只需要统计每个 y_i 在大量采样中出现的频率 n_i。 这种方法的缺点是需要进行大量的采样才能得到较为准确的频率估计，对于计算资源有限的情況不太适用。 以下是一些其他的改进思路： 利用近似方法估計輸出機率： 可以利用一些轻量级的模型或方法来近似估计专有 LLM 的输出概率，例如基于 n-gram 语言模型或神经网络语言模型。 設計新的不依赖于输出概率的 kernel 函数： 可以设计新的 kernel 函数，不直接依赖于输出概率，而是利用其他指标来衡量语义相似度，例如基于编辑距离或句法树相似度。 利用 Prompt Engineering： 可以设计特殊的 prompt，引导专有 LLM 输出其对生成结果的置信度评估，并利用这些评估结果来计算语义密度。 总而言之，虽然访问输出概率可以更方便地计算语义密度，但即使无法访问，仍然可以通过其他方法来实现类似的功能，从而将语义密度应用于专有 LLM。

Q: 如何評估不同語義嵌入模型和 NLI 模型對語義密度效能的影響？

评估不同语义嵌入模型和 NLI 模型对语义密度性能的影响，可以通过以下步骤进行： 选择不同的语义嵌入模型和 NLI 模型： 语义嵌入模型可以选择 Sentence-BERT, SimCSE 等。 NLI 模型可以选择 Deberta-large-mnli, BART-large-mnli 等。 在相同的任务和数据集上进行实验： 选择与之前相同的问答任务和数据集，例如 CoQA, TriviaQA 等。 保持其他实验设置不变，例如参考回复的数量、采样策略等。 比较不同模型组合下的语义密度性能： 使用相同的指标来评估语义密度的性能，例如 AUROC, AUPR 等。 比较不同模型组合下的指标得分，分析不同语义嵌入模型和 NLI 模型对语义密度性能的影响。 分析结果时，可以关注以下几个方面： 不同模型组合下的 AUROC 和 AUPR 得分的差异： 得分差异越大，说明语义嵌入模型和 NLI 模型对语义密度性能的影响越大。 不同模型组合下语义密度得分和参考答案的相關性： 相关性越高，说明语义密度能够更好地反映 LLM 回覆的真实置信度。 不同模型的计算效率和资源消耗： 在保证性能的前提下，选择计算效率更高、资源消耗更低的模型组合。 通过以上步骤，就可以评估不同语义嵌入模型和 NLI 模型对语义密度性能的影响，并选择最优的模型组合来提升语义密度的效果。

核心概念

本文提出了一種名為「語義密度」的新指標，用於量化大型語言模型回應的置信度，透過在語義空間中分析輸出機率分佈，提取類似於機率密度的置信度指標，解決現有方法的局限性，並在各種基準測試中展現出優於其他不確定性/置信度量化方法的效能。

摘要

書目資訊

Xin Qiu, & Risto Miikkulainen. (2024). Semantic Density: Uncertainty Quantification for Large Language Models through Confidence Measurement in Semantic Space. Advances in Neural Information Processing Systems, 38.

研究目標

本研究旨在開發一種名為「語義密度」的新指標，用於量化大型語言模型 (LLM) 回應的置信度，解決現有方法的局限性，例如僅限於分類任務、需要額外訓練和數據、僅考慮詞彙而非語義資訊，以及僅針對提示而非回應進行分析等問題。

方法

語義密度透過分析語義空間中的輸出機率分佈來提取每個回應的不確定性/置信度資訊。具體而言，它使用核密度估計 (KDE) 來估計目標回應在語義空間中的機率密度，並將其作為置信度指標。為了計算語義密度，研究人員使用嵌入模型將回應映射到語義空間中的向量，並使用自然語言推理 (NLI) 模型來測量回應之間的語義距離。

主要發現

在七個最先進的 LLM（包括最新的 Llama 3 和 Mixtral-8x22B 模型）上，針對四個自由格式問答基準數據集進行的實驗表明，與現有方法相比，語義密度具有優越的效能和穩健性。

主要結論

語義密度是一種有效且通用的 LLM 回應置信度量化方法。它具有回應特定性、無需額外訓練或微調、適用於自由格式生成任務等優點，可以幫助在安全攸關的領域部署 LLM。

研究意義

本研究為評估 LLM 回應的可信度提供了一個有前景的基礎，並為在醫療保健和金融等安全攸關的領域部署 LLM 提供了新的可能性。

局限性和未來研究方向

語義密度需要訪問生成詞彙的輸出機率，這在某些專有 LLM 中可能不可用。此外，目前大多數實驗中的回應都處於句子級別，未來需要進一步研究如何將語義密度擴展到長段落回應。

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統計資料

在四個問答基準數據集（CoQA、TriviaQA、SciQ 和 Natural Questions）上進行的實驗中，語義密度在 28 個 AUROC 分數中，有 26 個表現最佳，在 28 個 AUPR 分數中，有 27 個表現最佳。
當參考回應的數量減少到至少四個時，語義密度的效能下降很小。
語義密度在使用不同抽樣策略（從貪婪抽樣到更多樣化的抽樣）生成目標回應時，表現出一致良好的 AUROC 分數。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Semantic Density: Uncertainty Quantification for Large Language Models through Confidence Measurement in Semantic Space

by Xin Qiu, Ris... 於 arxiv.org 11-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.13845.pdf

Semantic Density: Uncertainty Quantification for Large Language Models through Confidence Measurement in Semantic Space

深入探究

語義密度如何應用於其他自然語言處理任務，例如機器翻譯或文本摘要？

語義密度作為一種評估 LLM 回覆可信度的指標，其應用範圍不僅限於問答任務，還可以擴展到其他自然語言處理任務，例如機器翻譯或文本摘要。
機器翻譯：

在機器翻譯中，可以將語義密度用於評估不同翻譯結果的品質。

針對同一句源語言，可以利用多個不同的翻譯模型或參數設置生成多個譯文。
將這些譯文作為參考回覆，計算每個譯文的語義密度。
語義密度較高的譯文，意味著其在語義空間中更接近其他譯文，更可能是一個準確、自然的翻譯結果。
文本摘要：

在文本摘要中，可以利用語義密度來評估生成的摘要是否準確地反映了原文檔的核心內容。

可以利用不同的摘要模型或參數設置生成多個摘要結果。
將這些摘要結果和原文檔一起作為輸入，計算每個摘要的語義密度。
語義密度較高的摘要，意味著其與原文檔在語義空間中更接近，更可能是一個高品質的摘要結果。
需要注意的是，在將語義密度應用於其他自然語言處理任務時，需要根據具體任務的特点进行一些调整。例如，在機器翻譯中，需要考慮不同語言之間的語義差異；在文本摘要中，需要考慮原文檔的長度和信息密度等因素。

是否可以開發不需要訪問輸出機率的語義密度變體，以便它可以應用於專有 LLM？

是的，可以開發不需要訪問輸出機率的語義密度變體，以便應用於專有 LLM。論文中提到的公式 (5) 就是一種可行的方案：
ˆp(y∗|x) = (1 / (∑{i=1}^M n_i)) * ∑{i=1}^M n_i * K(v∗−v_i)

在这个公式中，不需要知道每个参考回复  y_i 的生成概率 p(y_i|x)，只需要统计每个 y_i  在大量采样中出现的频率 n_i。
这种方法的缺点是需要进行大量的采样才能得到较为准确的频率估计，对于计算资源有限的情況不太适用。
以下是一些其他的改进思路：

利用近似方法估計輸出機率： 可以利用一些轻量级的模型或方法来近似估计专有 LLM 的输出概率，例如基于 n-gram 语言模型或神经网络语言模型。
設計新的不依赖于输出概率的 kernel 函数： 可以设计新的 kernel 函数，不直接依赖于输出概率，而是利用其他指标来衡量语义相似度，例如基于编辑距离或句法树相似度。
利用 Prompt Engineering：  可以设计特殊的 prompt，引导专有 LLM 输出其对生成结果的置信度评估，并利用这些评估结果来计算语义密度。
总而言之，虽然访问输出概率可以更方便地计算语义密度，但即使无法访问，仍然可以通过其他方法来实现类似的功能，从而将语义密度应用于专有 LLM。

如何評估不同語義嵌入模型和 NLI 模型對語義密度效能的影響？

评估不同语义嵌入模型和 NLI 模型对语义密度性能的影响，可以通过以下步骤进行：

选择不同的语义嵌入模型和 NLI 模型：

语义嵌入模型可以选择 Sentence-BERT, SimCSE 等。
NLI 模型可以选择 Deberta-large-mnli, BART-large-mnli 等。

在相同的任务和数据集上进行实验：

选择与之前相同的问答任务和数据集，例如 CoQA, TriviaQA 等。
保持其他实验设置不变，例如参考回复的数量、采样策略等。

比较不同模型组合下的语义密度性能：

使用相同的指标来评估语义密度的性能，例如 AUROC, AUPR 等。
比较不同模型组合下的指标得分，分析不同语义嵌入模型和 NLI 模型对语义密度性能的影响。

分析结果时，可以关注以下几个方面：

不同模型组合下的 AUROC 和 AUPR 得分的差异：  得分差异越大，说明语义嵌入模型和 NLI 模型对语义密度性能的影响越大。
不同模型组合下语义密度得分和参考答案的相關性：  相关性越高，说明语义密度能够更好地反映 LLM 回覆的真实置信度。
不同模型的计算效率和资源消耗：  在保证性能的前提下，选择计算效率更高、资源消耗更低的模型组合。
通过以上步骤，就可以评估不同语义嵌入模型和 NLI 模型对语义密度性能的影响，并选择最优的模型组合来提升语义密度的效果。