論文の概要: Self-Consistency of Large Language Models under Ambiguity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13439v1
• Date: Fri, 20 Oct 2023 11:57:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 23:04:09.284604
• Title: Self-Consistency of Large Language Models under Ambiguity
• Title（参考訳）: 曖昧性下における大規模言語モデルの自己一貫性
• Authors: Henning Bartsch, Ole Jorgensen, Domenic Rosati, Jason Hoelscher-Obermaier, Jacob Pfau
• Abstract要約: 本研究は,不特定の場合の自己整合性評価ベンチマークを示す。 あいまいな整数列補完タスクを用いて,OpenAIモデルスイート上で一連の動作実験を行う。 平均一貫性は67%から82%の範囲であり、モデルの一貫性がランダムであれば予測されるよりもはるかに高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.141513298907867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) that do not give consistent answers across contexts are problematic when used for tasks with expectations of consistency, e.g., question-answering, explanations, etc. Our work presents an evaluation benchmark for self-consistency in cases of under-specification where two or more answers can be correct. We conduct a series of behavioral experiments on the OpenAI model suite using an ambiguous integer sequence completion task. We find that average consistency ranges from 67\% to 82\%, far higher than would be predicted if a model's consistency was random, and increases as model capability improves. Furthermore, we show that models tend to maintain self-consistency across a series of robustness checks, including prompting speaker changes and sequence length changes. These results suggest that self-consistency arises as an emergent capability without specifically training for it. Despite this, we find that models are uncalibrated when judging their own consistency, with models displaying both over- and under-confidence. We also propose a nonparametric test for determining from token output distribution whether a model assigns non-trivial probability to alternative answers. Using this test, we find that despite increases in self-consistency, models usually place significant weight on alternative, inconsistent answers. This distribution of probability mass provides evidence that even highly self-consistent models internally compute multiple possible responses.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト間で一貫した回答を提供しない大規模言語モデル(llm)は、一貫性を期待するタスク(例えば、質問応答、説明など)に使用する場合、問題となる。 本研究では,2つ以上の回答が正しい場合の自己整合性評価ベンチマークを提案する。 我々は,あいまいな整数列補完タスクを用いて,openaiモデルスイート上で一連の行動実験を行う。 平均一貫性は67\%から82\%の範囲であり、モデルの一貫性がランダムであれば予測されるよりもはるかに高く、モデル能力が向上するにつれて増加する。 さらに,モデルでは,話者の変化やシーケンス長の変化など,一連の堅牢性チェックを通じて自己整合性を維持する傾向にあることを示す。 これらの結果から, 自己整合性は, 具体的訓練を伴わずに創発的能力として生じることが示唆された。 それにもかかわらず、モデル自体の一貫性を判断する際には、モデルに過度と過度の信頼の両方が示されることがわかりました。 また,モデルが非自明な確率を代替解に割り当てるかどうかをトークン出力分布から判断する非パラメトリックテストを提案する。 このテストを用いて、自己整合性の増加にもかかわらず、モデルは通常、代替的で一貫性のない答えにかなりの重みを置く。 この確率質量の分布は、高い自己整合モデルでさえ内部で複数の可能な応答を計算する証拠を与える。

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