論文の概要: When to Trust LLMs: Aligning Confidence with Response Quality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17287v2
• Date: Sun, 9 Jun 2024 04:54:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 00:14:44.093698
• Title: When to Trust LLMs: Aligning Confidence with Response Quality
• Title（参考訳）: LLMを信頼する時 - 信頼性と応答品質の整合性
• Authors: Shuchang Tao, Liuyi Yao, Hanxing Ding, Yuexiang Xie, Qi Cao, Fei Sun, Jinyang Gao, Huawei Shen, Bolin Ding,
• Abstract要約: 我々はconfidence-Quality-ORDer保存アライメントアプローチ(CONQORD)を提案する。 品質報酬と秩序保存アライメント報酬機能を統合する。 実験により,CONQORDは信頼性と応答精度のアライメント性能を著しく向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.371218210305656
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the success of large language models (LLMs) in natural language generation, much evidence shows that LLMs may produce incorrect or nonsensical text. This limitation highlights the importance of discerning when to trust LLMs, especially in safety-critical domains. Existing methods often express reliability by confidence level, however, their effectiveness is limited by the lack of objective guidance. To address this, we propose CONfidence-Quality-ORDer-preserving alignment approach (CONQORD), which leverages reinforcement learning guided by a tailored dual-component reward function. This function integrates quality reward and order-preserving alignment reward functions. Specifically, the order-preserving reward incentivizes the model to verbalize greater confidence for responses of higher quality to align the order of confidence and quality. Experiments demonstrate that CONQORD significantly improves the alignment performance between confidence and response accuracy, without causing over-cautious. Furthermore, the aligned confidence provided by CONQORD informs when to trust LLMs, and acts as a determinant for initiating the retrieval process of external knowledge. Aligning confidence with response quality ensures more transparent and reliable responses, providing better trustworthiness.
• Abstract（参考訳）: 自然言語生成における大きな言語モデル(LLM)の成功にもかかわらず、多くの証拠はLLMが誤った、あるいは非意味なテキストを生成する可能性があることを示している。 この制限は、特に安全クリティカルな領域において、LLMを信頼する時を識別することの重要性を強調している。 既存の手法は信頼性を信頼度で表すことが多いが、その効果は客観的ガイダンスの欠如によって制限される。 これを解決するために,2成分報酬関数を調整した強化学習を利用するconfidence-Quality-ORDer保存アライメント手法(CONQORD)を提案する。 この関数は品質報酬と秩序保存アライメント報酬関数を統合する。 具体的には、注文保存報酬は、より高い品質の応答に対する高い信頼を言葉で表し、信頼と品質の順序を一致させるモデルにインセンティブを与える。 実験により、ConQORDは過度に注意を払わずに、信頼性と応答精度のアライメント性能を著しく向上することが示された。 さらに、CONQORDが提供する一致した信頼度は、いつLLMを信頼するかを知らせ、外部知識の検索プロセスを開始するための決定要因として機能する。 応答品質に対する信頼性の調整により、透明性と信頼性が向上し、信頼性が向上する。

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