論文の概要: LogitScope: A Framework for Analyzing LLM Uncertainty Through Information Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24929v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 01:46:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.040245
• Title: LogitScope: A Framework for Analyzing LLM Uncertainty Through Information Metrics
• Title（参考訳）: LogitScope:情報メトリクスによるLLMの不確かさの分析フレームワーク
• Authors: Farhan Ahmed, Yuya Jeremy Ong, Chad DeLuca,
• Abstract要約: LogitScopeは、大規模言語モデル(LLM)の不確実性を分析するための軽量フレームワークである。 生成ステップ毎にエントロピーやバレントロピーなどのメトリクスを測定することで、LogitScopeはモデルの信頼性のパターンを明らかにする。 我々は、不確実性、モデルビヘイビア分析、生産監視を含む多様なアプリケーションにまたがるLogitScopeの有用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4864875802856898
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding and quantifying uncertainty in large language model (LLM) outputs is critical for reliable deployment. However, traditional evaluation approaches provide limited insight into model confidence at individual token positions during generation. To address this issue, we introduce LogitScope, a lightweight framework for analyzing LLM uncertainty through token-level information metrics computed from probability distributions. By measuring metrics such as entropy and varentropy at each generation step, LogitScope reveals patterns in model confidence, identifies potential hallucinations, and exposes decision points where models exhibit high uncertainty, all without requiring labeled data or semantic interpretation. We demonstrate LogitScope's utility across diverse applications including uncertainty quantification, model behavior analysis, and production monitoring. The framework is model-agnostic, computationally efficient through lazy evaluation, and compatible with any HuggingFace model, enabling both researchers and practitioners to inspect LLM behavior during inference.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)出力における不確実性を理解し定量化することは、信頼性の高いデプロイメントには不可欠である。 しかし、従来の評価手法は、世代間の個々のトークン位置におけるモデルの信頼性について限定的な洞察を与える。 この問題に対処するために,確率分布から計算したトークンレベル情報メトリクスを用いてLCMの不確実性を分析する軽量フレームワークであるLogitScopeを紹介する。 それぞれの生成ステップでエントロピーやバレントロピーなどのメトリクスを測定することで、LogitScopeはモデル信頼性のパターンを明らかにし、潜在的幻覚を特定し、ラベル付きデータやセマンティック解釈を必要とせずに、モデルが高い不確実性を示す決定ポイントを公開する。 我々は、不確実性定量化、モデル行動分析、生産監視など、様々なアプリケーションにまたがるLogitScopeの有用性を実証する。 このフレームワークはモデルに依存しず、遅延評価によって計算効率が良く、任意のHuggingFaceモデルと互換性があり、研究者と実践者は推論中のLCMの振る舞いを検査することができる。

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