論文の概要: Do LLMs estimate uncertainty well in instruction-following?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14582v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 16:32:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:27:00.227823
• Title: Do LLMs estimate uncertainty well in instruction-following?
• Title（参考訳）: LLMは命令追従における不確かさをよく見積もっているか?
• Authors: Juyeon Heo, Miao Xiong, Christina Heinze-Deml, Jaya Narain,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザ指示に従うことができるため、さまざまなドメインにわたるパーソナルAIエージェントとして価値のあるものになり得る。 命令追従の文脈におけるLCMの不確実性推定能力の最初の体系的評価について述べる。 以上の結果から,既存の不確実性手法は,特にモデルが後続の命令で微妙な誤りを犯した場合に困難であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.081508933326644
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) could be valuable personal AI agents across various domains, provided they can precisely follow user instructions. However, recent studies have shown significant limitations in LLMs' instruction-following capabilities, raising concerns about their reliability in high-stakes applications. Accurately estimating LLMs' uncertainty in adhering to instructions is critical to mitigating deployment risks. We present, to our knowledge, the first systematic evaluation of the uncertainty estimation abilities of LLMs in the context of instruction-following. Our study identifies key challenges with existing instruction-following benchmarks, where multiple factors are entangled with uncertainty stems from instruction-following, complicating the isolation and comparison across methods and models. To address these issues, we introduce a controlled evaluation setup with two benchmark versions of data, enabling a comprehensive comparison of uncertainty estimation methods under various conditions. Our findings show that existing uncertainty methods struggle, particularly when models make subtle errors in instruction following. While internal model states provide some improvement, they remain inadequate in more complex scenarios. The insights from our controlled evaluation setups provide a crucial understanding of LLMs' limitations and potential for uncertainty estimation in instruction-following tasks, paving the way for more trustworthy AI agents.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザ指示に従うことができるため、さまざまなドメインにわたるパーソナルAIエージェントとして価値のあるものになり得る。 しかし、近年の研究では、LLMの命令追従能力の大幅な制限が示されており、高スループットアプリケーションにおける信頼性への懸念が高まっている。 LLMが指示に固執する不確実性を正確に推定することは、デプロイメントのリスクを軽減するために重要である。 本稿では, LLM の不確実性推定能力を, 命令追従の文脈で初めて体系的に評価する。 本研究は,複数の要因が不確実性に絡み合っている既存の命令追従ベンチマークにおける重要な課題を,命令追従から引き起こされ,メソッドやモデル間の分離と比較を複雑化する。 これらの問題に対処するために,2つのベンチマークバージョンを持つ制御された評価設定を導入し,様々な条件下での不確実性評価手法の総合的な比較を可能にする。 以上の結果から,既存の不確実性手法は,特にモデルが後続の命令で微妙な誤りを犯した場合に困難であることがわかった。 内部モデルステートはいくつかの改善を提供するが、より複雑なシナリオでは不十分である。 制御された評価設定からの洞察は、LLMの限界と、命令追従タスクにおける不確実性推定の可能性を決定的に理解し、より信頼できるAIエージェントへの道を開く。

関連論文リスト

• A Survey of Uncertainty Estimation in LLMs: Theory Meets Practice [7.687545159131024]
  我々は、不確実性と信頼の定義を明確にし、それらの区別とモデル予測への含意を明らかにする。 本稿では,アプローチから導いた不確実性推定手法を分類する。 また,分布外検出,データアノテーション,質問の明確化など,多様なアプリケーションに不確実性をもたらす技術についても検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-20T07:55:44Z)
• Black-box Uncertainty Quantification Method for LLM-as-a-Judge [13.45579129351493]
  LLM-as-a-Judge評価の信頼性を高めるために設計された不確実性を定量化する新しい手法を提案する。 生成された評価と可能な評価の関係を分析して不確実性を定量化する。 これらの関係を相互に評価し、トークン確率に基づく混乱行列を構築することにより、高いあるいは低い不確実性のラベルを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T13:29:22Z)
• MR-Ben: A Meta-Reasoning Benchmark for Evaluating System-2 Thinking in LLMs [55.20845457594977]
  大規模言語モデル(LLM)は、問題解決と意思決定の能力の向上を示している。 本稿ではメタ推論技術を必要とするプロセスベースのベンチマークMR-Benを提案する。 メタ推論のパラダイムは,システム2のスロー思考に特に適しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T03:50:23Z)
• Cycles of Thought: Measuring LLM Confidence through Stable Explanations [53.15438489398938]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なベンチマークで人間レベルの精度に到達し、さらに超えることができるが、不正確な応答における過度な自信は、依然として十分に文書化された障害モードである。 本稿では,LLMの不確実性を測定するためのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T16:35:30Z)
• Uncertainty Estimation and Quantification for LLMs: A Simple Supervised Approach [6.209293868095268]
  LLMにおける不確実性推定と校正の問題について検討する。 LLMの応答の不確かさを推定するためにラベル付きデータセットを利用する教師付きアプローチを提案する。 本手法は,ブラックボックス,グレイボックス,ホワイトボックスなど,モデルアクセシビリティの異なるレベルに適応し,実装が容易である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-24T17:10:35Z)
• Unveiling the Misuse Potential of Base Large Language Models via In-Context Learning [61.2224355547598]
  大規模言語モデル(LLM)のオープンソース化は、アプリケーション開発、イノベーション、科学的進歩を加速させる。 我々の調査は、この信念に対する重大な監視を露呈している。 我々の研究は、慎重に設計されたデモを配置することにより、ベースLSMが悪意のある命令を効果的に解釈し実行できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T13:22:54Z)
• Uncertainty Quantification for In-Context Learning of Large Language Models [52.891205009620364]
  大規模言語モデル(LLM)の画期的な能力として、文脈内学習が登場している。 両タイプの不確かさを定量化するための新しい定式化法とそれに対応する推定法を提案する。 提案手法は、プラグイン・アンド・プレイ方式でコンテキスト内学習の予測を理解するための教師なしの方法を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T18:46:24Z)
• Benchmarking LLMs via Uncertainty Quantification [91.72588235407379]
  オープンソースのLarge Language Models(LLM)の普及は、包括的な評価方法の緊急の必要性を強調している。 我々は不確実性定量化を統合した LLM のための新しいベンチマーク手法を提案する。 以上の結果より, 精度の高いLSMでは, 精度が低下する可能性があり, II) より大規模なLSMでは, より小型のLSMに比べて不確実性が高いこと, III) 命令ファインタニングではLCMの不確実性が高くなる傾向が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T14:29:17Z)
• Examining LLMs' Uncertainty Expression Towards Questions Outside Parametric Knowledge [35.067234242461545]
  大規模言語モデル(LLM)は、適切な応答を生成するのに十分なパラメトリック知識が不足している状況において不確実性を表現する。 本研究の目的は,このような状況下でのLCMの行動の体系的調査であり,誠実さと役に立つことのトレードオフを強調することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T10:02:40Z)
• Evaluating the Instruction-Following Robustness of Large Language Models to Prompt Injection [70.28425745910711]
  LLM(Large Language Models)は、命令追従に非常に熟練した言語である。 この能力は、迅速なインジェクション攻撃のリスクをもたらす。 このような攻撃に対する命令追従LDMの堅牢性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-17T06:21:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。