論文の概要: Entropy Alone is Insufficient for Safe Selective Prediction in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21172v1
• Date: Sun, 22 Mar 2026 11:27:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.273693
• Title: Entropy Alone is Insufficient for Safe Selective Prediction in LLMs
• Title（参考訳）: エントロピーアロンはLLMの安全な選択予測に不十分である
• Authors: Edward Phillips, Fredrik K. Gustafsson, Sean Wu, Anshul Thakur, David A. Clifton,
• Abstract要約: 選択予測システムは、高リスクケースでの回答を控えることで、言語モデル幻覚による害を軽減することができる。 不確実性定量化技術はしばしばそのようなケースを特定するために用いられるが、より広い選択的予測ポリシーの文脈で評価されることはほとんどない。 エントロピーに基づく不確実性手法のモデル依存的故障モードを同定し、エントロピースコアと正当性プローブ信号を組み合わせることで、信頼できない禁忌行動に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.664633053172327
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Selective prediction systems can mitigate harms resulting from language model hallucinations by abstaining from answering in high-risk cases. Uncertainty quantification techniques are often employed to identify such cases, but are rarely evaluated in the context of the wider selective prediction policy and its ability to operate at low target error rates. We identify a model-dependent failure mode of entropy-based uncertainty methods that leads to unreliable abstention behaviour, and address it by combining entropy scores with a correctness probe signal. We find that across three QA benchmarks (TriviaQA, BioASQ, MedicalQA) and four model families, the combined score generally improves both the risk--coverage trade-off and calibration performance relative to entropy-only baselines. Our results highlight the importance of deployment-facing evaluation of uncertainty methods, using metrics that directly reflect whether a system can be trusted to operate at a stated risk level.
• Abstract（参考訳）: 選択予測システムは、高リスクケースでの回答を控えることで、言語モデル幻覚による害を軽減することができる。 不確実性定量化技術はしばしばそのようなケースを特定するために用いられるが、より広い選択的予測ポリシーと低い目標誤差率で操作できる能力の文脈で評価されることは滅多にない。 エントロピーに基づく不確実性手法のモデル依存的故障モードを同定し、エントロピースコアと正当性プローブ信号を組み合わせることにより、信頼性の低い禁忌動作を実現する。 3つのQAベンチマーク(TriviaQA, BioASQ, MedicalQA)と4つのモデルファミリの合計スコアは、エントロピーのみのベースラインに対するリスク-カバレッジトレードオフとキャリブレーション性能の両方を改善している。 本研究は,不確実性評価において,システムに対する信頼度を直接反映した指標を用いることで,不確実性評価の重要性を強調した。

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