Fugu-MT 論文翻訳(概要): MAQA: Evaluating Uncertainty Quantification in LLMs Regarding Data Uncertainty

論文の概要: MAQA: Evaluating Uncertainty Quantification in LLMs Regarding Data Uncertainty

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06816v1
Date: Tue, 13 Aug 2024 11:17:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-14 17:46:21.979303
Title: MAQA: Evaluating Uncertainty Quantification in LLMs Regarding Data Uncertainty
Title（参考訳）: MAQA:データの不確実性に関するLCMの不確実性定量評価
Authors: Yongjin Yang, Haneul Yoo, Hwaran Lee,
Abstract要約: 我々は,世界知識,数学的推論,コモンセンス推論タスクからなるMulti-Answer Question Answering データセット MAQA を提案する。その結果,データ不確実性の下でも,エントロピーと一貫性に基づく手法がモデルの不確実性をよく推定できることが示唆された。我々は、我々の観察が、現実的な環境での不確実性定量化に関する今後の研究の道を開くと信じている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.154013836043816
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Although large language models (LLMs) are capable of performing various tasks, they still suffer from producing plausible but incorrect responses. To improve the reliability of LLMs, recent research has focused on uncertainty quantification to predict whether a response is correct or not. However, most uncertainty quantification methods have been evaluated on questions requiring a single clear answer, ignoring the existence of data uncertainty that arises from irreducible randomness. Instead, these methods only consider model uncertainty, which arises from a lack of knowledge. In this paper, we investigate previous uncertainty quantification methods under the presence of data uncertainty. Our contributions are two-fold: 1) proposing a new Multi-Answer Question Answering dataset, MAQA, consisting of world knowledge, mathematical reasoning, and commonsense reasoning tasks to evaluate uncertainty quantification regarding data uncertainty, and 2) assessing 5 uncertainty quantification methods of diverse white- and black-box LLMs. Our findings show that entropy and consistency-based methods estimate the model uncertainty well even under data uncertainty, while other methods for white- and black-box LLMs struggle depending on the tasks. Additionally, methods designed for white-box LLMs suffer from overconfidence in reasoning tasks compared to simple knowledge queries. We believe our observations will pave the way for future work on uncertainty quantification in realistic setting.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は様々なタスクを実行できるが、それでももっともらしいが誤った反応を生じさせることに苦しむ。 LLMの信頼性を向上させるため、最近の研究では、応答が正しいかどうかを予測する不確実性定量化に焦点を当てている。しかし、ほとんどの不確実性定量化法は、既約ランダム性から生じるデータ不確実性の存在を無視して、単一の明確な答えを必要とする質問に対して評価されている。代わりに、これらの手法は、知識の欠如から生じるモデルの不確実性のみを考慮する。本稿では,データ不確実性の存在下での過去の不確実性定量化手法について検討する。私たちの貢献は2つあります。 1)Multi-Answer Question Answering dataset, MAQA(世界知識、数学的推論、常識推論タスク)を提案し、データの不確実性に関する不確実性定量化を評価する。 2) 多様な白と黒のLLMの5つの不確実性定量化手法を評価する。その結果,データ不確実性の下でも,エントロピーと一貫性に基づく手法がモデル不確実性をよく推定し,一方,白黒 LLM の他の手法はタスクによっては困難であることがわかった。さらに、ホワイトボックスLLM用に設計された手法は、単純な知識クエリと比較して、タスクの推論において過度な自信に悩まされる。我々は、我々の観察が、現実的な環境での不確実性定量化に関する今後の研究の道を開くと信じている。

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