Wie die Schätzung der epistemischen Unsicherheit die Entscheidungsfindung mit Großen Sprachmodellen verbessert

Основні поняття

Die Berücksichtigung der epistemischen Unsicherheit in Entscheidungsfindungsaufgaben mit Großen Sprachmodellen als Agenten führt zu deutlich besseren Ergebnissen als ein gieriger Ansatz, der diese Unsicherheit ignoriert.

Анотація

In dieser Studie wird die Rolle der Unsicherheitsschätzung in Entscheidungsfindungsproblemen mit natürlicher Sprache als Eingabe untersucht. Für solche Aufgaben ist der Einsatz Großer Sprachmodelle als Agenten inzwischen üblich geworden. Allerdings verwenden keine der jüngsten Ansätze eine zusätzliche Phase zur Schätzung der Unsicherheit, die der Agent über die Welt hat, während der Entscheidungsfindungsaufgabe.
Der Fokus liegt auf einem grundlegenden Entscheidungsfindungsrahmen mit natürlicher Sprache als Eingabe, nämlich dem der kontextuellen Banditen. Als Vertreter der Ansätze ohne Unsicherheitsschätzung wird ein gieriger LLM-Bandit betrachtet, der die Aktion mit der höchsten vorhergesagten Belohnung auswählt. Dieser Baseline wird mit LLM-Bandits verglichen, die die Unsicherheit aktiv nutzen, indem sie sie in eine Thompson-Sampling-Strategie integrieren. Verschiedene Techniken zur Unsicherheitsschätzung wie Laplace-Approximation, Dropout und Epinets werden eingesetzt.
Die empirischen Ergebnisse auf Realdaten zeigen, dass der gierige Ansatz schlechter abschneidet als die Thompson-Sampling-Strategien. Diese Erkenntnisse legen nahe, dass die Unsicherheit, obwohl in der LLM-Literatur oft übersehen, eine fundamentale Rolle in Bandit-Aufgaben mit LLMs spielt.

Статистика

Die durchschnittliche Regret-Rate des gierigen Ansatzes ist höher als die der Thompson-Sampling-Strategien.
Die Varianz der Regret-Rate ist beim gierigen Ansatz größer als bei den Thompson-Sampling-Strategien.
Der gierige Ansatz tendiert dazu, eine suboptimale Aktion dauerhaft auszuwählen, während Thompson Sampling ein ausgewogeneres Verhalten zeigt.

Цитати

"Die Berücksichtigung der epistemischen Unsicherheit in Entscheidungsfindungsaufgaben mit Großen Sprachmodellen als Agenten führt zu deutlich besseren Ergebnissen als ein gieriger Ansatz, der diese Unsicherheit ignoriert."
"Diese Erkenntnisse legen nahe, dass die Unsicherheit, obwohl in der LLM-Literatur oft übersehen, eine fundamentale Rolle in Bandit-Aufgaben mit LLMs spielt."

Ключові висновки, отримані з

On the Importance of Uncertainty in Decision-Making with Large Language Models

by Nico... о arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02649.pdf

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