論文の概要: Decomposing Uncertainty for Large Language Models through Input Clarification Ensembling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08718v2
• Date: Mon, 10 Jun 2024 21:17:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 00:58:30.808945
• Title: Decomposing Uncertainty for Large Language Models through Input Clarification Ensembling
• Title（参考訳）: 入力の明確化による大規模言語モデルの不確かさの分解
• Authors: Bairu Hou, Yujian Liu, Kaizhi Qian, Jacob Andreas, Shiyu Chang, Yang Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)では、不確実性の原因を特定することが、信頼性、信頼性、解釈可能性を改善するための重要なステップである。 本稿では,LLMのための不確実性分解フレームワークについて述べる。 提案手法は,入力に対する一連の明確化を生成し,それらをLLMに入力し,対応する予測をアンサンブルする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.83976050879318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Uncertainty decomposition refers to the task of decomposing the total uncertainty of a predictive model into aleatoric (data) uncertainty, resulting from inherent randomness in the data-generating process, and epistemic (model) uncertainty, resulting from missing information in the model's training data. In large language models (LLMs) specifically, identifying sources of uncertainty is an important step toward improving reliability, trustworthiness, and interpretability, but remains an important open research question. In this paper, we introduce an uncertainty decomposition framework for LLMs, called input clarification ensembling, which can be applied to any pre-trained LLM. Our approach generates a set of clarifications for the input, feeds them into an LLM, and ensembles the corresponding predictions. We show that, when aleatoric uncertainty arises from ambiguity or under-specification in LLM inputs, this approach makes it possible to factor an (unclarified) LLM's predictions into separate aleatoric and epistemic terms, using a decomposition similar to the one employed by Bayesian neural networks. Empirical evaluations demonstrate that input clarification ensembling provides accurate and reliable uncertainty quantification on several language processing tasks. Code and data are available at https://github.com/UCSB-NLP-Chang/llm_uncertainty.
• Abstract（参考訳）: 不確実性分解とは、予測モデルの全体的不確実性を、データ生成プロセスにおける固有のランダム性や、モデルのトレーニングデータに欠落した情報から生じるエピステミック(モデル)不確実性に分解するタスクを指す。 大規模言語モデル(LLM)において、不確実性の原因を特定することは信頼性、信頼性、解釈可能性を改善するための重要なステップであるが、依然として重要なオープンな研究課題である。 本稿では,LLMに対する不確実性分解フレームワークである入力明確化アンサンブルについて述べる。 提案手法は,入力に対する一連の明確化を生成し,それらをLLMに入力し,対応する予測をアンサンブルする。 本研究では,LLM入力のあいまいさや不明瞭さからアレータリック不確かさが生じると,ベイズニューラルネットワークが用いたものと類似した分解を用いて,LLMの予測を別個のアレータリック・エピステマティックな用語に分解することができることを示す。 経験的評価は、入力の明確化が複数の言語処理タスクに対して正確で確実な不確実性定量化を提供することを示している。 コードとデータはhttps://github.com/UCSB-NLP-Chang/llm_uncertaintyで公開されている。

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