論文の概要: Confidence Under the Hood: An Investigation into the Confidence-Probability Alignment in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16282v3
• Date: Mon, 3 Jun 2024 16:41:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 14:09:37.211014
• Title: Confidence Under the Hood: An Investigation into the Confidence-Probability Alignment in Large Language Models
• Title（参考訳）: フッド下の信頼:大規模言語モデルにおける信頼-確率アライメントの検討
• Authors: Abhishek Kumar, Robert Morabito, Sanzhar Umbet, Jad Kabbara, Ali Emami,
• Abstract要約: 信頼性・確率アライメントの概念を紹介します。 モデルの内部と信頼感の一致を調査する。 分析したモデルのうち、OpenAIのGPT-4は信頼性と信頼性のアライメントが最強であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.5291643644017
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the use of Large Language Models (LLMs) becomes more widespread, understanding their self-evaluation of confidence in generated responses becomes increasingly important as it is integral to the reliability of the output of these models. We introduce the concept of Confidence-Probability Alignment, that connects an LLM's internal confidence, quantified by token probabilities, to the confidence conveyed in the model's response when explicitly asked about its certainty. Using various datasets and prompting techniques that encourage model introspection, we probe the alignment between models' internal and expressed confidence. These techniques encompass using structured evaluation scales to rate confidence, including answer options when prompting, and eliciting the model's confidence level for outputs it does not recognize as its own. Notably, among the models analyzed, OpenAI's GPT-4 showed the strongest confidence-probability alignment, with an average Spearman's $\hat{\rho}$ of 0.42, across a wide range of tasks. Our work contributes to the ongoing efforts to facilitate risk assessment in the application of LLMs and to further our understanding of model trustworthiness.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の使用が広まるにつれて、これらのモデルの出力の信頼性に不可欠なので、生成した応答に対する自信の自己評価を理解することがますます重要になる。 本稿では, LLMの内部信頼度をトークン確率で定量化した信頼度と, その確実性を明示的に問う場合のモデル応答で伝達される信頼度を結合する信頼確率アライメントの概念を紹介する。 モデルイントロスペクションを促進する様々なデータセットとプロンプト技術を用いて、モデルの内部と表現された信頼の一致を探索する。 これらの手法は、信頼度を評価するために構造化された評価尺度を使用し、プロンプト時の回答オプションや、それ自身が認識していない出力に対してモデルの信頼レベルを引き出すことを含む。 特に、分析されたモデルの中で、OpenAIのGPT-4は、幅広いタスクにわたって、平均的なSpearmanの$\hat{\rho}$ 0.42の信頼性と確率のアライメントを示した。 我々の研究は、LCMの適用におけるリスクアセスメントの促進と、モデル信頼性のさらなる理解に寄与する。

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