論文の概要: Confidence Diagram of Nonparametric Ranking for Uncertainty Assessment in Large Language Models Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05506v2
• Date: Mon, 10 Feb 2025 15:26:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 17:37:30.958410
• Title: Confidence Diagram of Nonparametric Ranking for Uncertainty Assessment in Large Language Models Evaluation
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル評価における不確実性評価のための非パラメトリックランク付けの信頼度図
• Authors: Zebin Wang, Yi Han, Ethan X. Fang, Lan Wang, Junwei Lu,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)のランク付けは、$N$のポリシーに基づいてアライメントを改善する効果的なツールであることが証明されている。 本稿では,言語モデルのランキングの中から仮説テストのための新しい推論フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.022623972491733
• License:
• Abstract: We consider the inference for the ranking of large language models (LLMs). Alignment arises as a significant challenge to mitigate hallucinations in the use of LLMs. Ranking LLMs has proven to be an effective tool to improve alignment based on the best-of-$N$ policy. In this paper, we propose a new inferential framework for hypothesis testing among the ranking for language models. Our framework is based on a nonparametric contextual ranking framework designed to assess large language models' domain-specific expertise, leveraging nonparametric scoring methods to account for their sensitivity to the prompts. To characterize the combinatorial complexity of the ranking, we introduce a novel concept of confidence diagram, which leverages a Hasse diagram to represent the entire confidence set of rankings by a single directed graph. We show the validity of the proposed confidence diagram by advancing the Gaussian multiplier bootstrap theory to accommodate the supremum of independent empirical processes that are not necessarily identically distributed. Extensive numerical experiments conducted on both synthetic and real data demonstrate that our approach offers valuable insight into the evaluation for the performance of different LLMs across various medical domains.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) のランキングについて考察する。 配向は、LLMの使用において幻覚を緩和する重要な課題として生じる。 LLMのランク付けは、$N$のポリシーに基づいてアライメントを改善する効果的なツールであることが証明されている。 本稿では,言語モデルランキングにおける仮説テストのための新しい推論フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは,大規模言語モデルのドメイン固有知識を評価するために設計された非パラメトリック文脈ランク付けフレームワークをベースとしており,非パラメトリックスコアリング手法を活用して,プロンプトに対する感度を考慮に入れている。 ランキングの組合せ複雑性を特徴付けるために,ハセ図を用いて1つの有向グラフによるランキング全体の信頼度を表現した新しい信頼度図を導入する。 ガウス乗算器ブートストラップ理論を推し進め、必ずしも同じ分布ではない独立な経験過程の上限を満たすことにより、提案した信頼図の有効性を示す。 総合的な数値実験により, 各種医療領域におけるLCMの性能評価に有意な知見が得られた。

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