論文の概要: Selectively Answering Ambiguous Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14613v2
• Date: Wed, 15 Nov 2023 02:15:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 20:25:22.547573
• Title: Selectively Answering Ambiguous Questions
• Title（参考訳）: あいまいな質問を選択的に答える
• Authors: Jeremy R. Cole, Michael J.Q. Zhang, Daniel Gillick, Julian Martin Eisenschlos, Bhuwan Dhingra, and Jacob Eisenstein
• Abstract要約: 我々は, サンプルモデル出力における繰り返しの定量化が, 退避時期を決定する最も信頼性の高い手法であることが判明した。 その結果,サンプリングに基づく信頼度スコアは,比較的あいまいな質問に対する回答のキャリブレーションに有効であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.83930394700588
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trustworthy language models should abstain from answering questions when they do not know the answer. However, the answer to a question can be unknown for a variety of reasons. Prior research has focused on the case in which the question is clear and the answer is unambiguous but possibly unknown, but the answer to a question can also be unclear due to uncertainty of the questioner's intent or context. We investigate question answering from this perspective, focusing on answering a subset of questions with a high degree of accuracy, from a set of questions in which many are inherently ambiguous. In this setting, we find that the most reliable approach to decide when to abstain involves quantifying repetition within sampled model outputs, rather than the model's likelihood or self-verification as used in prior work. We find this to be the case across different types of uncertainty and model scales,and with or without instruction tuning. Our results suggest that sampling-based confidence scores help calibrate answers to relatively unambiguous questions, with more dramatic improvements on ambiguous questions.
• Abstract（参考訳）: 信頼できる言語モデルは、答えを知らないときに質問に答えることを禁じるべきです。 しかし、質問に対する答えは様々な理由から不明である。 先行研究は、質問が明確で、回答が曖昧であるが、おそらく不明である場合に焦点を当ててきたが、質問者の意図や文脈の不確実性のため、質問に対する答えも不明確である。 本研究では,本質的に曖昧な質問集合から,質問のサブセットに対して高い精度で回答することに着目し,質問応答について検討する。 この設定では、先行研究で使用されるモデルの可能性や自己検証よりも、サンプリングされたモデル出力内での繰り返しの定量化をいつ回避するかを決定する最も信頼できるアプローチが重要である。 これは異なるタイプの不確実性とモデルスケールにまたがるケースであり、命令のチューニングの有無によるものです。 その結果,サンプリングに基づく信頼度スコアは,比較的あいまいな質問に対する回答の校正に役立ち,あいまいな質問に対してより劇的な改善をもたらすことが示唆された。

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