論文の概要: Examining LLMs' Uncertainty Expression Towards Questions Outside Parametric Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09731v2
• Date: Fri, 16 Feb 2024 17:30:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 19:57:25.645900
• Title: Examining LLMs' Uncertainty Expression Towards Questions Outside Parametric Knowledge
• Title（参考訳）: LLMの不確かさ表現の検討 : パラメトリック知識以外での疑問
• Authors: Genglin Liu, Xingyao Wang, Lifan Yuan, Yangyi Chen, Hao Peng
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、適切な応答を生成するのに十分なパラメトリック知識が不足している状況において不確実性を表現する。 本研究の目的は,このような状況下でのLCMの行動の体系的調査であり,誠実さと役に立つことのトレードオフを強調することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.067234242461545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Can large language models (LLMs) express their uncertainty in situations where they lack sufficient parametric knowledge to generate reasonable responses? This work aims to systematically investigate LLMs' behaviors in such situations, emphasizing the trade-off between honesty and helpfulness. To tackle the challenge of precisely determining LLMs' knowledge gaps, we diagnostically create unanswerable questions containing non-existent concepts or false premises, ensuring that they are outside the LLMs' vast training data. By compiling a benchmark, UnknownBench, which consists of both unanswerable and answerable questions, we quantitatively evaluate the LLMs' performance in maintaining honesty while being helpful. Using a model-agnostic unified confidence elicitation approach, we observe that most LLMs fail to consistently refuse or express uncertainty towards questions outside their parametric knowledge, although instruction fine-tuning and alignment techniques can provide marginal enhancements. Moreover, LLMs' uncertainty expression does not always stay consistent with the perceived confidence of their textual outputs.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、適切な応答を生成するのに十分なパラメトリック知識が不足している状況において、不確実性を表現できるだろうか? 本研究の目的は,このような状況下でのLCMの行動の体系的調査であり,誠実さと役に立つことのトレードオフを強調することである。 LLMの知識ギャップを正確に決定する課題に対処するため、既存の概念や偽の前提を含む疑問を診断的に生成し、LLMの膨大なトレーニングデータの外にあることを保証する。 解答不可能な質問と解答可能な質問の両方からなるベンチマークであるUnknownBenchをコンパイルすることにより、LCMのパフォーマンスを定量的に評価し、誠実さを維持しながら有効であることを示す。 モデルに依存しない統一的信頼抽出手法を用いることで、ほとんどのLCMはパラメトリック知識以外の問題に対して一貫して拒否あるいは不確実性を表現できないが、命令の微調整とアライメント技術は限界的な改善をもたらす。 さらに、LLMの不確実性表現は、テキスト出力の認識された信頼と常に一致しない。

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