論文の概要: Selective Risk Certification for LLM Outputs via Information-Lift Statistics: PAC-Bayes, Robustness, and Skeleton Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12527v1
• Date: Tue, 16 Sep 2025 00:05:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:52.816967
• Title: Selective Risk Certification for LLM Outputs via Information-Lift Statistics: PAC-Bayes, Robustness, and Skeleton Design
• Title（参考訳）: PAC-Bayes, Robustness, Skeleton Design
• Authors: Sanjeda Akter, Ibne Farabi Shihab, Anuj Sharma,
• Abstract要約: 本研究は,特定分類に基づく最初の包括的情報認証理論を開発した。 筆者らの貢献は, (i) PACBayes emphsubgamma 分析が標準境界を超えて拡張されていること, (ii) 明示的な骨格感度定理が不特定性に定量化されていること, (iii) 仮定違反による失敗モード保証が保証されていること, (iv) 骨格構築の原則的変動法が提案されていること,である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.908972852063454
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models often produce plausible but incorrect outputs. Existing heuristics such as HallBayes lack formal guarantees. We develop the first comprehensive theory of \emph{information-lift certificates} under selective classification. Our contributions are: (i) a PAC-Bayes \emph{sub-gamma} analysis extending beyond standard Bernstein bounds; (ii) explicit skeleton sensitivity theorems quantifying robustness to misspecification; (iii) failure-mode guarantees under assumption violations; and (iv) a principled variational method for skeleton construction. Across six datasets and multiple model families, we validate assumptions empirically, reduce abstention by 12--15\% at the same risk, and maintain runtime overhead below 20\% (further reduced via batching).
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは、しばしば可塑性だが間違った出力を生成する。 HallBayesのような既存のヒューリスティックには正式な保証がない。 選択的な分類の下で,最初の包括的包括的理論である 'emph{information-lift certificates' を開発した。 私たちの貢献は次のとおりです。 (i)標準バーンスタイン境界を超えて広がるPAC-Bayes \emph{sub-gamma}解析 (ii)不特定性に対するロバスト性を定量化する明示的な骨格感性定理 三 前提違反の債務不履行の保証 (四)骨格構築の原則的変奏法。 6つのデータセットと複数のモデルファミリにまたがって、仮定を実証的に検証し、同じリスクで12～15倍の禁忌を減らし、実行時のオーバーヘッドを20倍以下に維持する(バッチ処理により減少する)。

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