論文の概要: Confidence Estimation for LLMs in Multi-turn Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02179v1
• Date: Mon, 05 Jan 2026 14:58:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:23.230909
• Title: Confidence Estimation for LLMs in Multi-turn Interactions
• Title（参考訳）: マルチターン相互作用におけるLCMの信頼度推定
• Authors: Caiqi Zhang, Ruihan Yang, Xiaochen Zhu, Chengzu Li, Tiancheng Hu, Yijiang River Dong, Deqing Yang, Nigel Collier,
• Abstract要約: この研究は、マルチターン相互作用における信頼度推定に関する最初の体系的研究である。 そこで我々は,2つの主要なデシラタに基礎を置く形式的評価枠組みを構築した。 我々の研究は、より信頼性が高く信頼性の高い会話エージェントを開発するための基礎的な方法論を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.081802290688394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While confidence estimation is a promising direction for mitigating hallucinations in Large Language Models (LLMs), current research dominantly focuses on single-turn settings. The dynamics of model confidence in multi-turn conversations, where context accumulates and ambiguity is progressively resolved, remain largely unexplored. Reliable confidence estimation in multi-turn settings is critical for many downstream applications, such as autonomous agents and human-in-the-loop systems. This work presents the first systematic study of confidence estimation in multi-turn interactions, establishing a formal evaluation framework grounded in two key desiderata: per-turn calibration and monotonicity of confidence as more information becomes available. To facilitate this, we introduce novel metrics, including a length-normalized Expected Calibration Error (InfoECE), and a new "Hinter-Guesser" paradigm for generating controlled evaluation datasets. Our experiments reveal that widely-used confidence techniques struggle with calibration and monotonicity in multi-turn dialogues. We propose P(Sufficient), a logit-based probe that achieves comparatively better performance, although the task remains far from solved. Our work provides a foundational methodology for developing more reliable and trustworthy conversational agents.
• Abstract（参考訳）: 信頼度推定はLarge Language Models (LLMs) における幻覚を緩和するための有望な方向であるが、現在の研究はシングルターン設定に重点を置いている。 コンテキストの蓄積とあいまいさが徐々に解決されるマルチターン会話におけるモデルの信頼性のダイナミクスは、ほとんど未解明のままである。 マルチターン設定における信頼性の高い信頼度推定は、自律エージェントやHuman-in-the-loopシステムなど、多くのダウンストリームアプリケーションにとって重要である。 本研究は,多ターン相互作用における信頼度推定に関する最初の体系的研究であり,2つの主要なデシダラタに基礎を置く形式的評価枠組みを確立する。 これを容易にするために、長さ正規化期待校正誤差(InfoECE)や、制御された評価データセットを生成するための新しい"Hinter-Guesser"パラダイムなど、新しいメトリクスを導入している。 実験により,多ターン対話におけるキャリブレーションと単調性に苦しむ信頼性技術について検討した。 P(Sufficient) は比較的優れた性能を達成できるロジットベースのプローブである。 我々の研究は、より信頼性が高く信頼性の高い会話エージェントを開発するための基礎的な方法論を提供する。

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