論文の概要: Adaptation with Self-Evaluation to Improve Selective Prediction in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11689v2
• Date: Sat, 11 Nov 2023 19:29:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 19:58:53.464545
• Title: Adaptation with Self-Evaluation to Improve Selective Prediction in LLMs
• Title（参考訳）: LLMにおける選択予測改善のための自己評価による適応
• Authors: Jiefeng Chen, Jinsung Yoon, Sayna Ebrahimi, Sercan O Arik, Tomas Pfister, Somesh Jha
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の選択予測性能を改善するために,自己評価による適応のための新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,様々な質問応答(QA)データセット上で評価し,最先端の選択的予測手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.526095828316386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have recently shown great advances in a variety of tasks, including natural language understanding and generation. However, their use in high-stakes decision-making scenarios is still limited due to the potential for errors. Selective prediction is a technique that can be used to improve the reliability of the LLMs by allowing them to abstain from making predictions when they are unsure of the answer. In this work, we propose a novel framework for adaptation with self-evaluation to improve the selective prediction performance of LLMs. Our framework is based on the idea of using parameter-efficient tuning to adapt the LLM to the specific task at hand while improving its ability to perform self-evaluation. We evaluate our method on a variety of question-answering (QA) datasets and show that it outperforms state-of-the-art selective prediction methods. For example, on the CoQA benchmark, our method improves the AUACC from 91.23% to 92.63% and improves the AUROC from 74.61% to 80.25%.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は近年,自然言語理解や生成など,さまざまなタスクにおいて大きな進歩を見せている。 しかし、高い意思決定シナリオでの使用は、エラーの可能性があるため、依然として制限されている。 選択予測(Selective prediction)とは、LLMの信頼性を向上させるために、答えが不確実な場合には予測を控えることによって使用できる手法である。 本研究では, LLMの選択的予測性能を向上させるために, 自己評価による適応のための新しいフレームワークを提案する。 本フレームワークは,自己評価能力の向上を図りながら,パラメータ効率のチューニングを用いて,特定のタスクにLLMを適用するという考え方に基づいている。 提案手法は,様々な質問応答(QA)データセット上で評価し,最先端の選択予測手法よりも優れていることを示す。 例えば、CoQAベンチマークでは、AUACCを91.23%から92.63%に改善し、AUROCを74.61%から80.25%に改善した。

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