論文の概要: Sensitivity Uncertainty Alignment in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.20903v1
• Date: Tue, 21 Apr 2026 17:53:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-24 14:40:06.080104
• Title: Sensitivity Uncertainty Alignment in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける感性不確実性アライメント
• Authors: Prakul Sunil Hiremath, Harshit R. Hiremath,
• Abstract要約: 逆入力およびあいまい入力下での大規模言語モデルの故障を解析するためのフレームワークを提案する。 我々はスカラースコア SUA_theta(x) を定義し、分布感度と予測エントロピーの差を捉える。 我々は,一貫性の正則化とエントロピーアライメントを組み合わせたトレーニング手法SUA-TRと,より安全な推論のための禁制ルールを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose Sensitivity-Uncertainty Alignment (SUA), a framework for analyzing failures of large language models under adversarial and ambiguous inputs. We argue that adversarial sensitivity and ambiguity reflect a common issue: misalignment between prediction instability and model uncertainty. A reliable model should express higher uncertainty when its predictions are unstable; failure to do so leads to miscalibration. We define a scalar score, SUA_theta(x), capturing the difference between distributional sensitivity and predictive entropy. We show that minimizing its positive part bounds worst-case perturbed risk and relates to calibration error. We also formalize ambiguity collapse, where models produce overconfident outputs despite multiple valid interpretations. We introduce SUA-TR, a training method combining consistency regularization and entropy alignment, along with an abstention rule for safer inference. Across tasks including question answering and classification, SUA better identifies model failures than entropy or self-consistency alone. The framework is model-agnostic and provides a basis for improving reliability in evolving language models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大言語モデルの逆入力および曖昧入力における故障を解析するフレームワークである感性不確実性アライメント(SUA)を提案する。 我々は、敵の感度と曖昧さが共通の問題、すなわち予測不安定性とモデル不確かさの相違を反映していると主張している。 信頼性のあるモデルは、予測が不安定なときに高い不確実性を表現すべきである。 我々はスカラースコア SUA_theta(x) を定義し、分布感度と予測エントロピーの差を捉える。 また, その正の部分を最小化することは, 最悪の場合の摂動リスクと相関し, 校正誤差に関係していることを示す。 また、複数の有効な解釈にもかかわらず、モデルが過信出力を生成するあいまいさの崩壊を形式化する。 我々は,一貫性の正則化とエントロピーアライメントを組み合わせたトレーニング手法SUA-TRと,より安全な推論のための禁制ルールを導入する。 質問応答や分類を含むタスク全体において、SUAはエントロピーや自己整合性のみよりもモデル失敗を明確にする。 このフレームワークはモデルに依存しず、進化する言語モデルの信頼性を向上させる基盤を提供する。

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