論文の概要: A Comprehensive Study of Multilingual Confidence Estimation on Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13606v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 08:20:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 16:34:34.916527
• Title: A Comprehensive Study of Multilingual Confidence Estimation on Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの多言語信頼度推定に関する総合的研究
• Authors: Boyang Xue, Hongru Wang, Weichao Wang, Rui Wang, Sheng Wang, Zeming Liu, Kam-Fai Wong
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルにおける多言語信頼度推定(MlingConf)の包括的検討を紹介する。 本研究では,これらの信頼度スコアが,多言語間での自己抑止を通じてLLM性能を向上させる方法について検討する。 より正確な信頼度を求めるために,言語間信頼度推定法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.927967194408634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The tendency of Large Language Models to generate hallucinations and exhibit overconfidence in predictions raises concerns regarding their reliability. Confidence or uncertainty estimations indicating the extent of trustworthiness of a model's response are essential to developing reliable AI systems. Current research primarily focuses on LLM confidence estimations in English, remaining a void for other widely used languages and impeding the global development of reliable AI applications. This paper introduces a comprehensive investigation of Multi-lingual confidence estimation (MlingConf) on LLMs. First, we introduce an elaborated and expert-checked multilingual QA dataset. Second, we delve into the performance of confidence estimations and examine how these confidence scores can enhance LLM performance through self-refinement across diverse languages. Finally, we propose a cross-lingual confidence estimation method to achieve more precise confidence scores. The experimental results showcase the performance of various confidence estimation methods across different languages as well as present that our proposed cross-lingual confidence estimation technique significantly enhances confidence estimation and outperforms several baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルが幻覚を発生させ、予測に自信過剰を示す傾向は、その信頼性に関する懸念を引き起こす。 モデル応答の信頼性の程度を示す信頼性または不確実性の推定は、信頼できるAIシステムの開発に不可欠である。 現在の研究は、英語におけるLLMの信頼度の推定に重点を置いており、他の広く使われている言語では空白のままであり、信頼性の高いAIアプリケーションのグローバルな開発を妨げる。 本稿では,LLMにおける多言語信頼度推定(MlingConf)の包括的検討を紹介する。 まず、詳細な専門家による多言語QAデータセットを紹介する。 第2に,信頼度推定の性能を考察し,これらの信頼度スコアが,多様な言語間の自己定義を通じてllm性能をいかに向上させるかを検討する。 最後に,より正確な信頼度を求めるための言語間信頼度推定手法を提案する。 実験の結果,異なる言語間における様々な信頼度推定手法の性能を示すとともに,提案手法が信頼度推定を大幅に向上させ,複数のベースライン法を上回ることを示した。

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