論文の概要: Just Ask for Calibration: Strategies for Eliciting Calibrated Confidence Scores from Language Models Fine-Tuned with Human Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14975v2
• Date: Tue, 24 Oct 2023 04:27:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 00:32:22.344376
• Title: Just Ask for Calibration: Strategies for Eliciting Calibrated Confidence Scores from Language Models Fine-Tuned with Human Feedback
• Title（参考訳）: キャリブレーションを問う:人間のフィードバックを微調整した言語モデルからキャリブレーションされた信頼スコアを除去するための戦略
• Authors: Katherine Tian, Eric Mitchell, Allan Zhou, Archit Sharma, Rafael Rafailov, Huaxiu Yao, Chelsea Finn, Christopher D. Manning
• Abstract要約: 信頼できる現実世界の予測システムは、よく校正された信頼スコアを生成するべきである。 出力トークンとして出力される言語的信頼度は、通常、モデルの条件付き確率よりも良く校正されていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.22679548111127
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A trustworthy real-world prediction system should produce well-calibrated confidence scores; that is, its confidence in an answer should be indicative of the likelihood that the answer is correct, enabling deferral to an expert in cases of low-confidence predictions. Recent studies have shown that unsupervised pre-training produces large language models (LMs) whose conditional probabilities are remarkably well-calibrated. However, the most widely-used LMs are fine-tuned with reinforcement learning from human feedback (RLHF-LMs), and some studies have suggested that RLHF-LMs produce conditional probabilities that are very poorly calibrated. In light of this perceived weakness, we conduct a broad evaluation of methods for extracting confidence scores from RLHF-LMs. For RLHF-LMs such as ChatGPT, GPT-4, and Claude, we find that verbalized confidences emitted as output tokens are typically better-calibrated than the model's conditional probabilities on the TriviaQA, SciQ, and TruthfulQA benchmarks, often reducing the expected calibration error by a relative 50%.
• Abstract（参考訳）: 信頼に値する実世界の予測システムは、十分に調整された信頼度スコアを生成するべきである。つまり、その回答に対する信頼度は、答えが正しい可能性を示すものでなければならない。 近年の研究では、教師なし事前学習が条件付き確率が著しく高い大言語モデル(lms)を生成することが示されている。 しかしながら、最も広く使われているLMは、人間のフィードバック(RLHF-LMs)からの強化学習によって微調整されており、RLHF-LMsが極めて低濃度の条件付き確率を生成することを示唆する研究もある。 この弱さを考慮し,rlhf-lmsから信頼度スコアを抽出する方法の広範な評価を行った。 ChatGPT, GPT-4, Claude などの RLHF-LM に対して,出力トークンとして出力される言語的信頼度は,TriviaQA, SciQ, TruthfulQA ベンチマークにおけるモデルの条件付き確率よりもよく校正され,期待される校正誤差を50%削減する。

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