論文の概要: Rethinking LLM Uncertainty: A Multi-Agent Approach to Estimating Black-Box Model Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09572v2
• Date: Mon, 20 Oct 2025 21:25:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:02.921918
• Title: Rethinking LLM Uncertainty: A Multi-Agent Approach to Estimating Black-Box Model Uncertainty
• Title（参考訳）: LLMの不確かさを再考する:ブラックボックスモデルの不確かさを推定するためのマルチエージェントアプローチ
• Authors: Yu Feng, Phu Mon Htut, Zheng Qi, Wei Xiao, Manuel Mager, Nikolaos Pappas, Kishaloy Halder, Yang Li, Yassine Benajiba, Dan Roth,
• Abstract要約: ブラックボックスLSMの不確実性の定量化は、信頼性の高い応答とスケーラブルな監視に不可欠である。 本研究では,不確実性推定にマルチエージェント相互作用を用いた新しい理論的基礎手法であるDiverseAgentEntropyを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.95943057892318
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantifying uncertainty in black-box LLMs is vital for reliable responses and scalable oversight. Existing methods, which gauge a model's uncertainty through evaluating self-consistency in responses to the target query, can be misleading: an LLM may confidently provide an incorrect answer to a target query, yet give a confident and accurate answer to that same target query when answering a knowledge-preserving perturbation of the query. We systematically analyze the model behaviors and demonstrate that this discrepancy stems from suboptimal retrieval of parametric knowledge, often due to contextual biases that prevent consistent access to stored knowledge. We then introduce DiverseAgentEntropy, a novel, theoretically-grounded method employing multi-agent interaction across diverse query variations for uncertainty estimation of black-box LLMs. This approach more accurately assesses an LLM's true uncertainty and improves hallucination detection, outperforming existing self-consistency based techniques.
• Abstract（参考訳）: ブラックボックスLSMにおける不確実性の定量化は、信頼性の高い応答とスケーラブルな監視に不可欠である。 対象クエリに対する自己整合性を評価することによって、モデルの不確実性を評価する既存の方法は誤解を招く可能性がある: LLMは、ターゲットクエリに対して自信を持って誤った回答を提供するが、クエリの知識保存の摂動に答える際に、同じターゲットクエリに対して自信を持って正確な回答を与える。 モデル動作を体系的に解析し、この相違がパラメトリック知識の最適下探索に起因していることを示し、しばしば、記憶された知識への一貫したアクセスを防止するようなコンテキストバイアスによって生じる。 次に, ブラックボックスLLMの不確実性評価のために, 多様なクエリのバリエーションにまたがるマルチエージェントインタラクションを用いた, 理論的に基礎的な手法であるDiverseAgentEntropyを紹介する。 このアプローチはLLMの真の不確実性をより正確に評価し、幻覚検出を改善し、既存の自己整合性に基づく技術より優れている。

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