論文の概要: Fact-and-Reflection (FaR) Improves Confidence Calibration of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17124v2
• Date: Sun, 8 Sep 2024 19:17:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 03:22:55.309631
• Title: Fact-and-Reflection (FaR) Improves Confidence Calibration of Large Language Models
• Title（参考訳）: ファクト・アンド・リフレクション(FaR)は大規模言語モデルの信頼度校正を改善する
• Authors: Xinran Zhao, Hongming Zhang, Xiaoman Pan, Wenlin Yao, Dong Yu, Tongshuang Wu, Jianshu Chen,
• Abstract要約: ファクト・アンド・リフレクション(FaR)プロンプトを提案し,LLMキャリブレーションを2ステップで改善する。 実験の結果、FaRはキャリブレーションが大幅に向上し、期待される誤差を23.5%下げた。 FaRは、信頼性の低いシナリオにおいて、言語的に関心を表現できる能力さえも持っています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.94220787791389
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For a LLM to be trustworthy, its confidence level should be well-calibrated with its actual performance. While it is now common sense that LLM performances are greatly impacted by prompts, the confidence calibration in prompting LLMs has yet to be thoroughly explored. In this paper, we explore how different prompting strategies influence LLM confidence calibration and how it could be improved. We conduct extensive experiments on six prompting methods in the question-answering context and we observe that, while these methods help improve the expected LLM calibration, they also trigger LLMs to be over-confident when responding to some instances. Inspired by human cognition, we propose Fact-and-Reflection (FaR) prompting, which improves the LLM calibration in two steps. First, FaR elicits the known "facts" that are relevant to the input prompt from the LLM. And then it asks the model to "reflect" over them to generate the final answer. Experiments show that FaR prompting achieves significantly better calibration; it lowers the Expected Calibration Error by 23.5% on our multi-purpose QA tasks. Notably, FaR prompting even elicits the capability of verbally expressing concerns in less confident scenarios, which helps trigger retrieval augmentation for solving these harder instances.
• Abstract（参考訳）: LLMが信頼できるためには、その信頼性レベルが実際のパフォーマンスと良好に調整されるべきである。 LLMの性能がプロンプトに大きく影響していることは、現在では一般的な感覚であるが、LLMのプロンプトにおける信頼性校正は、まだ徹底的に検討されていない。 本稿では, LLMの信頼性校正に異なるプロンプト戦略がどう影響するか, 改善の方法について検討する。 質問応答の文脈で6つのプロンプト手法について広範な実験を行い、これらの手法がLLMキャリブレーションの改善に役立ちつつも、いくつかの事例に応答するとLSMが過信されてしまうことを観察した。 人間の認知にインスパイアされたファクト・アンド・リフレクション(FaR)プロンプトを提案し,LLMキャリブレーションを2ステップで改善する。 第一に、FaR は LLM からの入力プロンプトに関連する既知の「ファクト」を付与する。 そして、最終的な答えを生成するためにモデルにそれを"修正"するように頼みます。 実験により、FaRのプロンプトによりキャリブレーションが大幅に向上し、多目的QAタスクにおいて期待されるキャリブレーション誤差が23.5%低下することが示された。 特に、FaRのプロンプトは、信頼性の低いシナリオで懸念を言葉で表現する能力さえも引き起こすため、これらの難しいインスタンスを解決するために検索強化をトリガーするのに役立つ。

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