論文の概要: Can Large Language Models Faithfully Express Their Intrinsic Uncertainty in Words?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16908v1
• Date: Mon, 27 May 2024 07:56:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 16:31:14.619524
• Title: Can Large Language Models Faithfully Express Their Intrinsic Uncertainty in Words?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは単語の本質的不確かさを忠実に表現できるか?
• Authors: Gal Yona, Roee Aharoni, Mor Geva,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は,自然言語における本質的な不確実性を表現できることが示唆された。 我々は、モデル固有のアサーションに対する信頼のギャップと、それらが伝達される決定性に基づいて、忠実な応答の不確実性を定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.814007454504978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We posit that large language models (LLMs) should be capable of expressing their intrinsic uncertainty in natural language. For example, if the LLM is equally likely to output two contradicting answers to the same question, then its generated response should reflect this uncertainty by hedging its answer (e.g., "I'm not sure, but I think..."). We formalize faithful response uncertainty based on the gap between the model's intrinsic confidence in the assertions it makes and the decisiveness by which they are conveyed. This example-level metric reliably indicates whether the model reflects its uncertainty, as it penalizes both excessive and insufficient hedging. We evaluate a variety of aligned LLMs at faithfully communicating uncertainty on several knowledge-intensive question answering tasks. Our results provide strong evidence that modern LLMs are poor at faithfully conveying their uncertainty, and that better alignment is necessary to improve their trustworthiness.
• Abstract（参考訳）: 我々は,大きな言語モデル (LLM) は,自然言語における本質的な不確実性を表現することができるべきであると仮定する。 例えば、LLMが同じ質問に対して矛盾する2つの回答を出力する確率が等しく高い場合、その反応は、その答えをヘッジすることで、この不確実性を反映するべきである(例:「私は確信していないが、私は......」)。 我々は、モデル固有のアサーションに対する信頼のギャップと、それらが伝達される決定性に基づいて、忠実な応答の不確実性を定式化する。 この例レベルの計量は、モデルがその不確かさを反映しているかどうかを確実に示し、過度かつ不十分なヘッジの両方をペナルティ化する。 我々は,複数の知識集約型質問応答タスクにおいて,不確実性を忠実に伝達する多種多様なLCMを評価した。 以上の結果から,現代LLMは不確実性を忠実に伝えるのが苦手であり,信頼性を向上させるためには,より良い整合性が必要であるという強い証拠が得られた。

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