論文の概要: Confidence Before Answering: A Paradigm Shift for Efficient LLM Uncertainty Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05881v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 04:03:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 13:17:44.996004
• Title: Confidence Before Answering: A Paradigm Shift for Efficient LLM Uncertainty Estimation
• Title（参考訳）: 回答前の信頼: 効率的なLLM不確実性推定のためのパラダイムシフト
• Authors: Changcheng Li, Jiancan Wu, Hengheng Zhang, Zhengsu Chen, Guo An, Junxiang Qiu, Xiang Wang, Qi Tian,
• Abstract要約: 既存の方法は、主に回答ファーストであり、回答を生成した後のみ信頼を生み出す。 モデルが答える前に信頼を出力する信頼第一パラダイムについて検討し、このスコアを正解する確率として解釈する。 我々は,信頼度校正と正解精度をセグメント化された信用代入を通じて協調的に最適化する強化学習フレームワークであるCoCAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.91529693614168
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reliable deployment of large language models (LLMs) requires accurate uncertainty estimation. Existing methods are predominantly answer-first, producing confidence only after generating an answer, which measure the correctness of a specific response and limits practical usability. We study a confidence-first paradigm, where the model outputs its confidence before answering, interpreting this score as the model's probability of answering the question correctly under its current policy. We propose CoCA(Co-optimized Confidence and Answers), a GRPO reinforcement learning framework that jointly optimizes confidence calibration and answer accuracy via segmented credit assignment. By assigning separate rewards and group-relative advantages to confidence and answer segments, CoCA enables stable joint optimization and avoids reward hacking. Experiments across math, code, and factual QA benchmarks show improved calibration and uncertainty discrimination while preserving answer quality, thereby enabling a broader range of downstream applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の信頼性の高いデプロイには正確な不確実性推定が必要である。 既存の方法は、主に回答ファーストであり、回答の生成後にのみ信頼を生じさせ、特定の応答の正確さを測定し、実用的なユーザビリティを制限する。 本研究では、モデルが回答する前に信頼を出力する信頼優先パラダイムについて検討し、このスコアを現在のポリシーの下で正解する確率として解釈する。 我々は,信頼度校正と解答精度をセグメント化クレジット代入により協調的に最適化するGRPO強化学習フレームワークであるCoCA(Co-Optitimized Confidence and Answers)を提案する。 自信と答えのセグメントに対して、異なる報酬とグループ相対的な利点を割り当てることで、CoCAは安定した共同最適化を可能にし、報酬のハッキングを避ける。 数学、コード、実数QAベンチマークにわたる実験では、回答の品質を維持しながらキャリブレーションと不確実性を改善し、より広範囲のダウンストリームアプリケーションを可能にする。

関連論文リスト

• On Calibration of Large Language Models: From Response To Capability [66.59139960234326]
  大規模言語モデル(LLM)は汎用的な問題解決手段として広くデプロイされている。 本稿では,クエリ上でモデルが期待する精度を目標とするキャリブレーションを提案する。 我々の結果は、キャパシティ校正された信頼度がpass@$k$予測と推論予算割り当てを改善することを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-14T01:07:45Z)
• COIN: Uncertainty-Guarding Selective Question Answering for Foundation Models with Provable Risk Guarantees [51.5976496056012]
  COINは、統計的に有効な閾値を校正し、質問毎に1つの生成された回答をフィルタリングする不確実性保護選択フレームワークである。 COINはキャリブレーションセット上で経験的誤差率を推定し、信頼区間法を適用して真誤差率に高い確率上界を確立する。 リスク管理におけるCOINの堅牢性,許容回答を維持するための強いテストタイムパワー,キャリブレーションデータによる予測効率を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-25T07:04:49Z)
• Rewarding Doubt: A Reinforcement Learning Approach to Calibrated Confidence Expression of Large Language Models [34.59785123314865]
  LLM(Large Language Models)の安全かつ信頼性の高い使用には、その回答に対する信頼性の正確な表現が必要である。 そこで本研究では,LLMを直接微調整し,評価された信頼度を,実際の質問に対する回答とともに表現できる新しい強化学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-04T13:48:50Z)
• Scalable Best-of-N Selection for Large Language Models via Self-Certainty [75.1351701045874]
  Best-of-N selectionは、Large Language Models(LLMs)の推論性能を改善するための重要なテクニックである。 本稿では, LLM出力の固有確率分布を利用して, 外部報酬モデルを必要としない応答品質を推定する, 新規で効率的な指標である自己確実性を提案する。 本研究は, LLM推論能力を向上させるための実用的で効率的な方法として, 自己確実性を確立した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-25T19:08:07Z)
• Graph-based Confidence Calibration for Large Language Models [22.394717844099684]
  本稿では,大規模言語モデルによって生成された複数の出力の自己整合性に基づいて,応答正当性を評価するための補助学習モデルを提案する。 提案手法は,複数応答間の一致を表現するために整合性グラフを構築し,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて各応答の正しさを推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-03T20:36:44Z)
• Think Twice Before Trusting: Self-Detection for Large Language Models through Comprehensive Answer Reflection [90.71323430635593]
  本稿では, LLM生成解を超える包括的解答空間を考察した, 新たな自己検出パラダイムを提案する。 このパラダイムに基づいて、2段階のフレームワークを導入し、まずまずLLMに各候補の回答を反映し、正当化するように指示する。 このフレームワークは、優れた自己検出のための既存のアプローチとシームレスに統合できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T02:38:26Z)

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。