論文の概要: Enhancing Answer Reliability Through Inter-Model Consensus of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16797v2
• Date: Mon, 24 Feb 2025 00:26:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:50:19.872303
• Title: Enhancing Answer Reliability Through Inter-Model Consensus of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのモデル間合意による解答信頼性の向上
• Authors: Alireza Amiri-Margavi, Iman Jebellat, Ehsan Jebellat, Seyed Pouyan Mousavi Davoudi,
• Abstract要約: 本稿では,複数の大規模言語モデルが複雑なPhDレベルの統計的質問を生成・回答する協調フレームワークを提案する。 本研究は,モデル間のコンセンサスにより応答信頼性が向上し,生成した質問の質が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6874375111244329
• License:
• Abstract: We propose a collaborative framework in which multiple large language models -- including GPT-4-0125-preview, Meta-LLaMA-3-70B-Instruct, Claude-3-Opus, and Gemini-1.5-Flash -- generate and answer complex, PhD-level statistical questions when definitive ground truth is unavailable. Our study examines how inter-model consensus improves both response reliability and identifies the quality of the generated questions. Employing chi-square tests, Fleiss' Kappa, and confidence interval analysis, we quantify consensus rates and inter-rater agreement to assess both response precision and question quality. Key results indicate that Claude and GPT-4 produce well-structured, less ambiguous questions with a higher inter-rater agreement, as shown by narrower confidence intervals and greater alignment with question-generating models. In contrast, Gemini and LLaMA exhibit greater variability and lower reliability in question formulation. These findings demonstrate that collaborative interactions among large language models enhance response reliability and provide valuable insights for optimizing AI-driven collaborative reasoning systems.
• Abstract（参考訳）: 我々は,GPT-4-0125-preview, Meta-LLaMA-3-70B-Instruct, Claude-3-Opus, Gemini-1.5-Flashなど,複数の大規模言語モデルを用いた協調的なフレームワークを提案する。 本研究は,モデル間のコンセンサスにより応答信頼性が向上し,生成した質問の質が向上することを示す。 Fleiss' Kappa のチ二乗検定と信頼区間分析を用いて,回答精度と質問品質の両方を評価するために,コンセンサスレートとレータ間合意を定量化する。 鍵となる結果は、クロードとGPT-4は、より狭い信頼区間と質問生成モデルとのアライメントにより示されるように、より高いレータ間合意で、よく構造化され、曖昧でない質問を生成することを示している。 対照的に、ジェミニとLLaMAは、質問定式化においてより多様性が高く、信頼性が低い。 これらの結果から,大規模言語モデル間の協調的相互作用により応答信頼性が向上し,AIによる協調推論システムの最適化に有用な洞察が得られた。

関連論文リスト

• Language Models Prefer What They Know: Relative Confidence Estimation via Confidence Preferences [62.52739672949452]
  言語モデル(LM)は、ユーザーがアウトプットの誤りを検知し、必要であれば人間の専門家に延期するのに役立つ、信頼性の高い信頼推定を提供する必要がある。 本稿では,相対的信頼度推定法を提案する。そこでは,相互に質問をマッチングし,モデルに信頼度を相対的に判断するよう求める。 各質問を、他の質問に対する「プレイヤー」として扱い、モデルの選好を一致結果として扱うことで、モデルの信頼性選好を信頼スコアに変換するために、Elo評価やBradley-Terryのようなランクアグリゲーション手法を使うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T07:43:27Z)
• On Adversarial Robustness and Out-of-Distribution Robustness of Large Language Models [0.16874375111244325]
  大規模言語モデル(LLM)における対向ロバストネスとOODロバストネスの相関について検討する。 以上の結果より, 対向ロバスト性とOODロバスト性との間にはニュアンスな相互作用がみられ, 移動性に限界があることが示唆された。 これらの相互作用を、より大きなモデルと様々なアーキテクチャにわたって評価するためには、さらなる研究が必要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-13T20:04:25Z)
• A NotSo Simple Way to Beat Simple Bench [0.0]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)における推論能力向上のための新しい枠組みを提案する。 モデル精度とロバスト性を改善するために,グローバルな整合性チェックと組み合わせたマルチステッププロンプト戦略を提案する。 クロードは論理的整合性を維持するのに優れ, GPT-4oは探索的創造性を示すが, 曖昧なプロンプトに苦しむ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T16:04:31Z)
• The BRAVO Semantic Segmentation Challenge Results in UNCV2024 [68.20197719071436]
  我々は,(1)モデルが様々な摂動にさらされたときの精度とキャリブレーションを反映したセマンティック信頼性,(2)トレーニング中に未知のオブジェクトクラスを検出する能力を測定するOOD信頼性の2つのカテゴリを定義した。 その結果、大規模事前学習と最小限のアーキテクチャ設計が、堅牢で信頼性の高いセマンティックセグメンテーションモデルを開発する上で重要であるという興味深い洞察が浮かび上がっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T15:17:30Z)
• Large Language Model Confidence Estimation via Black-Box Access [30.490207799344333]
  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,その信頼性を推定するために,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)を訓練する,シンプルで汎用的なフレームワークを提案する。 我々は,Flan-ul2,-13b,Mistral-7b,GPT-4の4つのベンチマークQ&Aタスクおよび2つのベンチマーク要約タスクにおけるPegasus-large,BART-largeの信頼性を推定する上で,我々の単純なフレームワークが有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-01T02:08:44Z)
• Confidence Under the Hood: An Investigation into the Confidence-Probability Alignment in Large Language Models [14.5291643644017]
  信頼性・確率アライメントの概念を紹介します。 モデルの内部と信頼感の一致を調査する。 分析したモデルのうち、OpenAIのGPT-4は信頼性と信頼性のアライメントが最強であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-25T15:42:04Z)
• The Risk of Federated Learning to Skew Fine-Tuning Features and Underperform Out-of-Distribution Robustness [50.52507648690234]
  フェデレートされた学習は、微調整された特徴をスキイングし、モデルの堅牢性を損なうリスクがある。 3つのロバスト性指標を導入し、多様なロバストデータセットで実験を行う。 提案手法は,パラメータ効率のよい微調整手法を含む多種多様なシナリオにまたがるロバスト性を著しく向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-25T09:18:51Z)
• Methods to Estimate Large Language Model Confidence [2.4797200957733576]
  本研究は, 難治性ヴィグネットの診断法を提案する際に, 大規模言語モデルの信頼性を評価する方法を評価するものである。 SC一致頻度は、特に診断において、モデル信頼性の最も有用な指標である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T05:44:06Z)
• JAB: Joint Adversarial Prompting and Belief Augmentation [81.39548637776365]
  我々は,ブラックボックスターゲットモデルの強靭性を,敵対的プロンプトと信念の増大を通じて探索し,改善する共同枠組みを導入する。 このフレームワークは、自動的なレッド・チームリング手法を用いてターゲットモデルを探索し、信念強化器を用いて目標モデルの命令を生成し、敵のプローブに対するロバスト性を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T00:35:54Z)
• Trusted Multi-View Classification with Dynamic Evidential Fusion [73.35990456162745]
  信頼型マルチビュー分類(TMC)と呼ばれる新しいマルチビュー分類アルゴリズムを提案する。 TMCは、様々な視点をエビデンスレベルで動的に統合することで、マルチビュー学習のための新しいパラダイムを提供する。 理論的および実験的結果は、精度、堅牢性、信頼性において提案されたモデルの有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-25T03:48:49Z)
• Trusted Multi-View Classification [76.73585034192894]
  本稿では,信頼された多視点分類と呼ばれる新しい多視点分類手法を提案する。 さまざまなビューをエビデンスレベルで動的に統合することで、マルチビュー学習のための新しいパラダイムを提供する。 提案アルゴリズムは,分類信頼性とロバスト性の両方を促進するために,複数のビューを併用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-03T13:30:26Z)

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。