洞見 - Sprachverarbeitung - # Vertrauensermittlung in Großen Sprachmodellen

Wie können Große Sprachmodelle ihre Unsicherheit ausdrücken? Eine empirische Bewertung der Vertrauensermittlung in Großen Sprachmodellen

Q: Wie können Große Sprachmodelle dazu gebracht werden, ihre Unsicherheit in einer für Menschen verständlicheren Art und Weise auszudrücken?

Um Große Sprachmodelle dazu zu bringen, ihre Unsicherheit auf eine für Menschen verständlichere Weise auszudrücken, können verschiedene Ansätze verfolgt werden. Einer der Schlüsselansätze besteht darin, menschenähnliche Prompting-Strategien zu verwenden, die das Modell dazu anregen, seine Vertrauenswerte in natürlicher Sprache zu verbalisieren. Dies kann dazu beitragen, dass die Modelle ihre Unsicherheit auf eine für Menschen nachvollziehbare Weise ausdrücken, ähnlich wie es bei menschlichen Experten der Fall ist. Durch die Verwendung von Strategien wie CoT (Chain-of-Thought), Self-Probing und Multi-Step können die Modelle dazu gebracht werden, ihre Gedankenprozesse und Schritte bei der Beantwortung von Fragen transparenter zu machen. Diese menschenähnlichen Ansätze können dazu beitragen, die Überoptimierung und Überzuversichtlichkeit der Modelle bei der Vertrauensäußerung zu reduzieren. Ein weiterer Ansatz besteht darin, Sampling-Strategien zu verwenden, um mehrere Antworten des Modells auf dieselbe Frage zu generieren. Durch die Analyse der Varianz zwischen den verschiedenen Antworten kann ein besseres Verständnis für die Unsicherheit des Modells gewonnen werden. Dies kann dazu beitragen, dass das Modell seine Unsicherheit differenzierter ausdrückt und potenzielle Fehlerquellen besser identifiziert. Zusätzlich können Aggregationsstrategien eingesetzt werden, um die konsistentesten und aussagekräftigsten Antworten des Modells zu kombinieren und so eine präzisere Einschätzung seiner Unsicherheit zu erhalten. Durch die Integration von verbalisierten Vertrauenswerten in die Aggregation können die Modelle dazu gebracht werden, ihre Unsicherheit auf eine ganzheitlichere Weise auszudrücken, die sowohl die konsistenten Antworten als auch die verbalisierten Vertrauenswerte berücksichtigt.

Q: Welche zusätzlichen Informationen oder Zugänge zu internen Modellparametern könnten die Vertrauensermittlung in Großen Sprachmodellen weiter verbessern?

Um die Vertrauensermittlung in Großen Sprachmodellen weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Informationen oder Zugänge zu internen Modellparametern hilfreich sein. Ein Ansatz könnte darin bestehen, den Modellen Zugriff auf spezifische Metriken oder Merkmale zu gewähren, die ihre Unsicherheit besser quantifizieren können. Dies könnte die Integration von internen Modellmetriken wie Token-Likelihoods oder Embeddings umfassen, die direkte Einblicke in die Unsicherheit des Modells bieten. Darüber hinaus könnten Techniken wie Modellfine-Tuning oder die Verwendung von externen Kalibratoren dazu beitragen, die Vertrauensermittlung in Großen Sprachmodellen zu verbessern. Durch die Anpassung der Modellparameter an spezifische Datensätze oder die Integration von Kalibrierungstechniken können die Modelle dazu gebracht werden, ihre Vertrauenswerte genauer und zuverlässiger auszudrücken. Ein weiterer Ansatz könnte darin bestehen, den Modellen Zugriff auf zusätzliche Trainingsdaten oder spezifische Domänenwissen zu gewähren, um ihre Vertrauensermittlung in spezifischen Anwendungsfällen zu verbessern. Durch die Integration von Fachwissen oder domänenspezifischen Informationen könnten die Modelle ihre Unsicherheit in komplexen oder spezialisierten Aufgaben besser ausdrücken und präzisere Vertrauenswerte liefern.

Q: Wie können die Erkenntnisse aus der Vertrauensermittlung in Großen Sprachmodellen auf andere Anwendungen wie Textgenerierung oder Zusammenfassungen übertragen werden?

Die Erkenntnisse aus der Vertrauensermittlung in Großen Sprachmodellen können auf andere Anwendungen wie Textgenerierung oder Zusammenfassungen übertragen werden, um die Zuverlässigkeit und Qualität der generierten Inhalte zu verbessern. Indem die Modelle lernen, ihre Unsicherheit in ihren Antworten oder generierten Texten auszudrücken, können sie präzisere und vertrauenswürdigere Ergebnisse liefern. In der Textgenerierung können die Erkenntnisse aus der Vertrauensermittlung dazu genutzt werden, um sicherzustellen, dass die generierten Texte konsistent und verlässlich sind. Durch die Integration von Unsicherheitsschätzungen in den Generierungsprozess können die Modelle potenzielle Fehlerquellen erkennen und korrigieren, was zu qualitativ hochwertigeren Texten führt. Bei der Zusammenfassung von Texten können die Erkenntnisse aus der Vertrauensermittlung dazu beitragen, sicherzustellen, dass die Zusammenfassungen die wichtigsten Informationen korrekt wiedergeben und keine falschen Schlussfolgerungen enthalten. Durch die Berücksichtigung der Unsicherheit der Modelle können präzisere und aussagekräftigere Zusammenfassungen erstellt werden, die den Anforderungen der Nutzer besser entsprechen.

核心概念

Große Sprachmodelle neigen dazu, ihre Antworten mit hoher Zuversicht zu äußern, was potenzielle Risiken für den sicheren Einsatz von Großen Sprachmodellen birgt. Durch geeignete Prompt-Strategien, Sampling-Methoden und Aggregationstechniken kann die Übervertrauenheit zwar teilweise abgemildert werden, die Leistung bei der Fehlererkennung bleibt jedoch eine Herausforderung, insbesondere bei Aufgaben, die Fachwissen erfordern.

摘要

Die Studie untersucht die Fähigkeit Großer Sprachmodelle, ihre Unsicherheit in ihren Antworten genau auszudrücken. Dazu wird ein systematischer Rahmen mit drei Komponenten definiert: Prompt-Strategien zum Abfragen der verbalen Zuversicht, Sampling-Methoden zum Generieren mehrerer Antworten und Aggregationstechniken zum Berechnen der Konsistenz.

Die Ergebnisse zeigen, dass Große Sprachmodelle dazu neigen, ihre Antworten mit hoher Zuversicht zu äußern, ähnlich wie Menschen. Dies kann durch menschenähnliche Prompt-Strategien wie Chain-of-Thought und Self-Probing teilweise abgemildert werden, führt aber nicht zu einer deutlichen Verbesserung der Fehlererkennung.

Der Einsatz von Sampling-Strategien und Aggregationstechniken, die die Varianz zwischen mehreren Antworten nutzen, kann die Fehlererkennung verbessern, insbesondere bei arithmetischen Aufgaben. Allerdings bleibt die Leistung bei Aufgaben, die Fachwissen erfordern, eine Herausforderung.

Der Vergleich mit White-Box-Methoden zeigt, dass diese zwar besser abschneiden, der Abstand aber relativ gering ist. Insgesamt zeigt die Studie, dass die Vertrauensermittlung in Großen Sprachmodellen weiterhin ein offenes Forschungsfeld ist, das weitere Verbesserungen erfordert.

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arxiv.org

統計資料

Die Modelle neigen dazu, ihre Zuversicht in einem Bereich zwischen 80% und 100% anzugeben, oft in Vielfachen von 5.
Die tatsächliche Genauigkeit innerhalb dieser Zuversichtsbereiche ist deutlich geringer als die angegebene Zuversicht, was auf eine erhebliche Übervertrauenheit hindeutet.

引述

"LLMs, when verbalizing their confidence, tend to be highly overconfident, posing potential risks for the safe deployment of LLMs."
"As model capability scales up, both calibration and failure prediction performance improve, yet still far from ideal performance."
"Employing our proposed strategies, such as human-inspired prompts, consistency among multiple responses, and better aggregation strategies can help mitigate this overconfidence from various perspectives."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Can LLMs Express Their Uncertainty? An Empirical Evaluation of Confidence Elicitation in LLMs

by Miao Xiong,Z... 於 arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.13063.pdf

Can LLMs Express Their Uncertainty? An Empirical Evaluation of Confidence Elicitation in LLMs

深入探究

Wie können Große Sprachmodelle dazu gebracht werden, ihre Unsicherheit in einer für Menschen verständlicheren Art und Weise auszudrücken?

Um Große Sprachmodelle dazu zu bringen, ihre Unsicherheit auf eine für Menschen verständlichere Weise auszudrücken, können verschiedene Ansätze verfolgt werden. Einer der Schlüsselansätze besteht darin, menschenähnliche Prompting-Strategien zu verwenden, die das Modell dazu anregen, seine Vertrauenswerte in natürlicher Sprache zu verbalisieren. Dies kann dazu beitragen, dass die Modelle ihre Unsicherheit auf eine für Menschen nachvollziehbare Weise ausdrücken, ähnlich wie es bei menschlichen Experten der Fall ist. Durch die Verwendung von Strategien wie CoT (Chain-of-Thought), Self-Probing und Multi-Step können die Modelle dazu gebracht werden, ihre Gedankenprozesse und Schritte bei der Beantwortung von Fragen transparenter zu machen. Diese menschenähnlichen Ansätze können dazu beitragen, die Überoptimierung und Überzuversichtlichkeit der Modelle bei der Vertrauensäußerung zu reduzieren.
Ein weiterer Ansatz besteht darin, Sampling-Strategien zu verwenden, um mehrere Antworten des Modells auf dieselbe Frage zu generieren. Durch die Analyse der Varianz zwischen den verschiedenen Antworten kann ein besseres Verständnis für die Unsicherheit des Modells gewonnen werden. Dies kann dazu beitragen, dass das Modell seine Unsicherheit differenzierter ausdrückt und potenzielle Fehlerquellen besser identifiziert.
Zusätzlich können Aggregationsstrategien eingesetzt werden, um die konsistentesten und aussagekräftigsten Antworten des Modells zu kombinieren und so eine präzisere Einschätzung seiner Unsicherheit zu erhalten. Durch die Integration von verbalisierten Vertrauenswerten in die Aggregation können die Modelle dazu gebracht werden, ihre Unsicherheit auf eine ganzheitlichere Weise auszudrücken, die sowohl die konsistenten Antworten als auch die verbalisierten Vertrauenswerte berücksichtigt.

Welche zusätzlichen Informationen oder Zugänge zu internen Modellparametern könnten die Vertrauensermittlung in Großen Sprachmodellen weiter verbessern?

Um die Vertrauensermittlung in Großen Sprachmodellen weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Informationen oder Zugänge zu internen Modellparametern hilfreich sein. Ein Ansatz könnte darin bestehen, den Modellen Zugriff auf spezifische Metriken oder Merkmale zu gewähren, die ihre Unsicherheit besser quantifizieren können. Dies könnte die Integration von internen Modellmetriken wie Token-Likelihoods oder Embeddings umfassen, die direkte Einblicke in die Unsicherheit des Modells bieten.
Darüber hinaus könnten Techniken wie Modellfine-Tuning oder die Verwendung von externen Kalibratoren dazu beitragen, die Vertrauensermittlung in Großen Sprachmodellen zu verbessern. Durch die Anpassung der Modellparameter an spezifische Datensätze oder die Integration von Kalibrierungstechniken können die Modelle dazu gebracht werden, ihre Vertrauenswerte genauer und zuverlässiger auszudrücken.
Ein weiterer Ansatz könnte darin bestehen, den Modellen Zugriff auf zusätzliche Trainingsdaten oder spezifische Domänenwissen zu gewähren, um ihre Vertrauensermittlung in spezifischen Anwendungsfällen zu verbessern. Durch die Integration von Fachwissen oder domänenspezifischen Informationen könnten die Modelle ihre Unsicherheit in komplexen oder spezialisierten Aufgaben besser ausdrücken und präzisere Vertrauenswerte liefern.

Wie können die Erkenntnisse aus der Vertrauensermittlung in Großen Sprachmodellen auf andere Anwendungen wie Textgenerierung oder Zusammenfassungen übertragen werden?

Die Erkenntnisse aus der Vertrauensermittlung in Großen Sprachmodellen können auf andere Anwendungen wie Textgenerierung oder Zusammenfassungen übertragen werden, um die Zuverlässigkeit und Qualität der generierten Inhalte zu verbessern. Indem die Modelle lernen, ihre Unsicherheit in ihren Antworten oder generierten Texten auszudrücken, können sie präzisere und vertrauenswürdigere Ergebnisse liefern.
In der Textgenerierung können die Erkenntnisse aus der Vertrauensermittlung dazu genutzt werden, um sicherzustellen, dass die generierten Texte konsistent und verlässlich sind. Durch die Integration von Unsicherheitsschätzungen in den Generierungsprozess können die Modelle potenzielle Fehlerquellen erkennen und korrigieren, was zu qualitativ hochwertigeren Texten führt.
Bei der Zusammenfassung von Texten können die Erkenntnisse aus der Vertrauensermittlung dazu beitragen, sicherzustellen, dass die Zusammenfassungen die wichtigsten Informationen korrekt wiedergeben und keine falschen Schlussfolgerungen enthalten. Durch die Berücksichtigung der Unsicherheit der Modelle können präzisere und aussagekräftigere Zusammenfassungen erstellt werden, die den Anforderungen der Nutzer besser entsprechen.