論文の概要: $β$-calibration of Language Model Confidence Scores for Generative QA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06615v1
• Date: Wed, 9 Oct 2024 07:12:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 04:39:35.518218
• Title: $β$-calibration of Language Model Confidence Scores for Generative QA
• Title（参考訳）: 生成QAのための言語モデル信頼スコアの$β$-calibration
• Authors: Putra Manggala, Atalanti Mastakouri, Elke Kirschbaum, Shiva Prasad Kasiviswanathan, Aaditya Ramdas,
• Abstract要約: 既存のキャリブレーション手法は、信頼性スコアが解答の正しさを示す平均的な指標であることを保証することを目的としている。 しかし、この標準(平均ケース)のキャリブレーションの概念は、生成的QAにおける意思決定の解釈が困難である。 異なる問合せグループ間でキャリブレーションを保留する$beta$-calibrationを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.04440851437498
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To use generative question-and-answering (QA) systems for decision-making and in any critical application, these systems need to provide well-calibrated confidence scores that reflect the correctness of their answers. Existing calibration methods aim to ensure that the confidence score is on average indicative of the likelihood that the answer is correct. We argue, however, that this standard (average-case) notion of calibration is difficult to interpret for decision-making in generative QA. To address this, we generalize the standard notion of average calibration and introduce $\beta$-calibration, which ensures calibration holds across different question-and-answer groups. We then propose discretized posthoc calibration schemes for achieving $\beta$-calibration.
• Abstract（参考訳）: 意思決定にQA(generative question-and-Awering)システムを使うには、これらのシステムは、その答えの正しさを反映した、よく校正された信頼スコアを提供する必要がある。 既存のキャリブレーション手法は、信頼性スコアが解答の正しさを示す平均的な指標であることを保証することを目的としている。 しかし、この標準(平均ケース)のキャリブレーションの概念は、生成的QAにおける意思決定の解釈が困難である。 これを解決するために、平均校正の標準概念を一般化し、異なる問合せ群間で校正が保たれるような$\beta$-calibrationを導入する。 そこで我々は、$\beta$-calibrationを達成するための離散化ポストホック校正法を提案する。

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