論文の概要: CLUE: Concept-Level Uncertainty Estimation for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03021v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 18:27:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 00:59:44.095376
• Title: CLUE: Concept-Level Uncertainty Estimation for Large Language Models
• Title（参考訳）: CLUE:大規模言語モデルにおける概念レベル不確実性推定
• Authors: Yu-Hsiang Wang, Andrew Bai, Che-Ping Tsai, Cho-Jui Hsieh,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のための概念レベル不確実性推定のための新しいフレームワークを提案する。 LLMを利用して、出力シーケンスを概念レベルの表現に変換し、シーケンスを個別の概念に分解し、各概念の不確かさを個別に測定する。 我々は,文レベルの不確実性と比較して,CLUEがより解釈可能な不確実性推定結果を提供できることを示す実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.92690111618016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable proficiency in various natural language generation (NLG) tasks. Previous studies suggest that LLMs' generation process involves uncertainty. However, existing approaches to uncertainty estimation mainly focus on sequence-level uncertainty, overlooking individual pieces of information within sequences. These methods fall short in separately assessing the uncertainty of each component in a sequence. In response, we propose a novel framework for Concept-Level Uncertainty Estimation (CLUE) for LLMs. We leverage LLMs to convert output sequences into concept-level representations, breaking down sequences into individual concepts and measuring the uncertainty of each concept separately. We conduct experiments to demonstrate that CLUE can provide more interpretable uncertainty estimation results compared with sentence-level uncertainty, and could be a useful tool for various tasks such as hallucination detection and story generation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語生成(NLG)タスクにおいて顕著な熟練性を示している。 以前の研究では、LLMの生成過程が不確実性を伴うことが示唆されている。 しかし、既存の不確実性推定へのアプローチは、主にシーケンス内の個々の情報を見渡すシーケンスレベルの不確実性に焦点を当てている。 これらの方法は、シーケンス内の各コンポーネントの不確かさを別々に評価するのに不足する。 そこで本研究では,LLMのための概念レベル不確実性推定(CLUE)のための新しいフレームワークを提案する。 LLMを利用して、出力シーケンスを概念レベルの表現に変換し、シーケンスを個別の概念に分解し、各概念の不確かさを個別に測定する。 我々は,文レベルの不確実性と比較して,CLUEがより解釈可能な不確実性推定結果を提供できることを示す実験を行い,幻覚検出やストーリー生成といった様々なタスクに有用なツールとなることを実証した。

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