論文の概要: Large Language Model Confidence Estimation via Black-Box Access

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04370v2
• Date: Wed, 02 Oct 2024 12:49:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-03 15:18:46.415562
• Title: Large Language Model Confidence Estimation via Black-Box Access
• Title（参考訳）: ブラックボックスアクセスによる大規模言語モデル信頼度推定
• Authors: Tejaswini Pedapati, Amit Dhurandhar, Soumya Ghosh, Soham Dan, Prasanna Sattigeri,
• Abstract要約: そこで我々は,新しい特徴を設計し,信頼度を推定するために(解釈可能な)モデルを訓練する,シンプルなフレームワークを提案する。 我々は,Flan-ul2,-13b, Mistral-7bの4つのベンチマークQ&Aタスクに対する信頼度を推定する上で,我々のフレームワークが有効であることを示す。 私たちの解釈可能なアプローチは、信頼の予測可能な機能に関する洞察を与え、興味深く有用な発見につながります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.490207799344333
• License:
• Abstract: Estimating uncertainty or confidence in the responses of a model can be significant in evaluating trust not only in the responses, but also in the model as a whole. In this paper, we explore the problem of estimating confidence for responses of large language models (LLMs) with simply black-box or query access to them. We propose a simple and extensible framework where, we engineer novel features and train a (interpretable) model (viz. logistic regression) on these features to estimate the confidence. We empirically demonstrate that our simple framework is effective in estimating confidence of Flan-ul2, Llama-13b and Mistral-7b on four benchmark Q\&A tasks as well as of Pegasus-large and BART-large on two benchmark summarization tasks with it surpassing baselines by even over $10\%$ (on AUROC) in some cases. Additionally, our interpretable approach provides insight into features that are predictive of confidence, leading to the interesting and useful discovery that our confidence models built for one LLM generalize zero-shot across others on a given dataset.
• Abstract（参考訳）: モデルの応答の不確実性や信頼性を推定することは、応答だけでなく、モデル全体の信頼を評価する上でも重要である。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の応答に対する信頼度をブラックボックスやクエリアクセスで推定する問題について検討する。 そこで我々は,新しい特徴を設計し,これらの特徴に対する(解釈可能な)モデル(つまりロジスティック回帰)を訓練し,信頼性を推定する,シンプルで拡張可能なフレームワークを提案する。 我々は,Flan-ul2,Llama-13b,Mistral-7bの4つのベンチマークQ&Aタスク,およびPegasus-large,BART-largeの2つのベンチマーク要約タスクに対する信頼度を推定するのに有効な簡単なフレームワークを実証的に示す。 さらに、我々の解釈可能なアプローチは、信頼の予測可能な機能に関する洞察を与え、あるLLMのために構築された信頼モデルが与えられたデータセット上でゼロショットを一般化する興味深い、有用な発見につながります。

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