論文の概要: Private Anytime Selective-Risk Certification for Federated Retrieval-Augmented Generation: Guarantees and Empirical Limits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.07913v1
- Date: Sat, 08 Aug 2026 04:38:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-11 19:16:36.558227
- Title: Private Anytime Selective-Risk Certification for Federated Retrieval-Augmented Generation: Guarantees and Empirical Limits
- Title(参考訳): フェデレーション・リトリーバル強化世代に対するプライベート・エキシビティブ・リスク認定:保証と経験的限度
- Abstract要約: Fed-SRCは、Federated, differentially private, adaptly monitored search-augmented generationのためのスコアに依存しない証明書である。
同時に拘束される違反は、評価されたセル、プライバシレベル、ポリシーで発生しない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.908972852063454
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Selective-risk certificates promise that accepted outputs meet a declared error target. We develop Fed-SRC, a score-agnostic certificate for federated, differentially private, adaptively monitored retrieval-augmented generation. Clients release only Gaussian-perturbed score and loss histograms. Record-indexed and noise-variance-indexed martingales jointly bound target-risk contrast and accepted mass over all registered thresholds and rounds, permitting predictable recruitment, dropout, threshold selection, and optional stopping. A range-one total-variation term transfers the calibration mixture to a declared deployment mixture. The contribution is this private, federated, anytime combination, rather than the contrast statistic or acceptance floor individually. Empirically, no simultaneous-bound violation occurs in any evaluated cell, privacy level, or policy. Operational power depends on the score and population: the primary target r*=0.10 never certifies, and on RAGTruth the secondary target r*=0.20 never certifies either, whereas on HaluEval question answering it certifies in all 200 non-private trials, with held-out risk below the target. Naively privatized non-private certificates violate their bounds in 146 to 198 of 200 trials. As an exploratory comparison, we also evaluate a private betting-capital heuristic for which we do not establish e-process validity. This heuristic stops certifying at epsilon <= 4, where Fed-SRC still certifies. Certification nevertheless consumes roughly 30 times more stream events than unique calibration items.
- Abstract(参考訳): 選択リスク証明書は、承認された出力が宣言されたエラーターゲットを満たすことを約束する。
我々はFed-SRCを開発した。Fed-SRCはFederated,differentially private,aptively monitored search-augmented generationのためのスコアに依存しない証明書である。
クライアントはガウス式スコアとロスヒストグラムのみをリリースする。
記録インデクシングとノイズ分散インデクシングされたマーチンガレットは、目標リスクコントラストと許容質量を、すべての登録された閾値とラウンドで結合し、予測可能なリクルート、ドロップアウト、しきい値選択、オプション停止を可能にする。
範囲1の総変量項は、キャリブレーション混合物を宣言された展開混合物に転送する。
この貢献は、コントラスト統計や受け入れフロアを個別にではなく、プライベートでフェデレーション付きの、いつでも組み合わせである。
経験的に、評価されたセル、プライバシレベル、ポリシーに同時拘束違反は発生しない。
RAGTruthでは2番目のターゲットであるr*=0.20は認定されないが、HaluEvalでは200の非私的試験で認定され、目標より下位に保持されるリスクがある。
違法に民営化された非民営証明書は、200件の裁判のうち146件から198件の判決に違反した。
探索的比較として,電子プロセスの有効性を確立できないプライベート・ベッティング・キャピタル・ヒューリスティックも評価する。
このヒューリスティックは、fed-SRCがまだ認証しているエプシロン <= 4 での認証を停止する。
それにもかかわらず、認定はユニークな校正項目の約30倍のストリームイベントを消費する。
関連論文リスト
- Reversibility-Verified De-identification for Cloud-Local LLM Inference: A Locally Certified Dehydrate-Rehydrate Loop with Layered Assurance (DR-SL) [1.802678437602184]
DR-SL (Dehydrate-Rehydrate with Self-Learning loop) は、脱同定完全性を2つの測定可能な条件として定式化する。
完全局所二分岐検証器は、終了が保証されたレキソグラフィゲートの下で脱水を繰り返す。
ファノ型の低い境界、フグの目撃者、そしてレート・プライバシ・フィージビリティの基準を証明し、その範囲を明確化します。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-14T01:04:58Z) - PRIMUS: Identity, Governance, and Verification for Multi-Agent Federations [0.0]
マルチエージェント・フェデレーションは、敵対的な条件下での3つの質問に答えるガバナンスを必要とする。
本稿では,BLSアグリゲートシグネチャと主パワーIDを結合したPRIMUSについて述べる。
PRIMAのバイナリアーティファクト-忠実性判定は、グレード付きフィットネス信号に変換できるかどうかを問う。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-07T19:21:49Z) - RAPTOR: Role-Aware Private Training for Mixture-of-Experts [68.5626338219096]
RAPTORはRole-Aware Private Trainingフレームワークである。
RAPTORは共有と専門家の最適化を交互に行い、各障害を直接ターゲットする。
GLUEタスク間でのSwitch TransformerとOLMoEの微調整およびDeepSeek-VL2-Tinyの実験では、標準のDPベースラインよりも一貫した利得を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-04T23:16:12Z) - Calibrate What You SHIP: Post-Selection Risk Control for Verifier-Guided Text-to-Image Generation [10.591500152032529]
推論ポリシのキャリブレーションとして ShiP, Selection-aware Held-out calibration を導入する。
ShiPは、ホールドアウトプロンプトに対する完全なデプロイポリシーを実行または再生し、独立したターゲットジャッジを使用して実際にリリースするイメージを評価し、リスク上限が所定の予算を満たす最も寛容なしきい値を選択する。
固定的、逐次的、適応的なT2I推論手順による実験は、リスク、カバレッジ、計算の間でポリシーに依存したトレードオフを明らかにしながら、ポリシーレベルのキャリブレーションが低いリスクの動作ポイントを回復することを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-22T03:05:44Z) - Beyond Marginal Validity: Finite-Sample Guarantees for Localized Conformal Prediction [25.59471163637912]
コンフォーマル予測は、有限サンプルで分布のない辺縁被覆を持つ任意のブラックボックス予測子を与える。
我々は、条件付き妥当性とオラクル効率を協調的に制御する実現された局所集合に対して有限サンプル保証を提供する。
スコアがピボットスコアを目標とする場合、均一な局所保証は固定スコアキャリブレーションと均一なスコア推定誤差に分解される。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-06T15:59:57Z) - Cross-Fitted Residual Utility for Primary-Preserving Cognitive Decision Correction in Automatic Modulation Classification [1.547549252134621]
本稿では,クロスフィット型残効ユーティリティとプライマリ保存型認知決定ポリシーを用いて,推論後の問題について検討する。
構造化されたkan-Fourier分類器はデフォルトの確率を提供し、ニューラルおよび非ニューラル候補は観測可能な証拠を提供する。
RMLA、RMLB、HISARでは、完全なシステムは全体の精度を63.632%から66.332%、65.161%から66.168%、77.769%から79.867%に改善している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-03T11:07:37Z) - Training-Free Model Selection and Domain-Aware Score Calibration for First-Shot Anomalous Sound Detection [0.12691047660244334]
DCASE Challenge Task 2における1発の異常音検出は、未確認の機械の異常を1つの閾値で警告しなければならない。
ソースドメインとターゲットドメインのAUCはシステム間で負の相関を持ち、開発セットの性能は評価セットのパフォーマンスを予測しない。
凍結したオーディオ埋め込みの上に、トレーニング不要のポストホック層で対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-05T22:22:31Z) - Uncertainty-Aware Abstention in Large Language Models with Provable Alignment Guarantees [0.5371337604556311]
大規模言語モデル (LLM) は質問応答システム (QA) に徐々にデプロイされている。
信頼度を見積もることなく、幻覚または不一致の応答を生成することができる。
我々は、任意の不確実性スコアをリスク制御された選択応答規則に変換する信頼区間に基づくキャリブレーションフレームワークであるCICを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-05T17:50:32Z) - Claim-Selective Certification for High-Risk Medical Retrieval-Augmented Generation [0.0]
混在した証拠は、ある主張を支持し、別の主張の条件を必要とし、第三の主張に矛盾する可能性がある。
我々は、クレーム選択応答を検証可能なクレームに検証し、回収された証拠に対して評価し、インテントを意識したセレクタによって完全な、部分的、紛争、棄却にマッピングする。
結果として生じるインターフェースは、アクションラベル予測と、混在する証拠の下でのエビデンスリンクされたクレーム選択を分離する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-21T03:29:50Z) - Conditional Coverage Diagnostics for Conformal Prediction [47.93989136542648]
条件付きカバレッジ推定が分類問題であることを示す。
得られたメトリクスの族をターゲットカバレッジ(ERT)の過剰なリスクと呼びます。
ERTのオープンソースパッケージと、以前の条件付きカバレッジメトリクスをリリースしています。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-12T18:47:39Z) - 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) - SConU: Selective Conformal Uncertainty in Large Language Models [59.25881667640868]
SconU(Selective Conformal Uncertainity)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。
我々は,特定の管理可能なリスクレベルで設定されたキャリブレーションの不確実性分布から,与えられたサンプルが逸脱するかどうかを決定するのに役立つ2つの共形p値を開発する。
我々のアプローチは、単一ドメインと学際的コンテキストの両方にわたる誤発見率の厳密な管理を促進するだけでなく、予測の効率を高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-19T03:01:45Z) - Equal Opportunity of Coverage in Fair Regression [50.76908018786335]
我々は、予測の不確実性の下で公正な機械学習(ML)を研究し、信頼性と信頼性のある意思決定を可能にする。
本研究は,(1)類似した結果の異なる集団に対するカバー率が近いこと,(2)人口全体のカバー率が一定水準にあること,の2つの特性を達成することを目的としたカバーの平等機会(EOC)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-03T21:19:59Z) - Certified Error Control of Candidate Set Pruning for Two-Stage Relevance
Ranking [57.42241521034744]
本稿では、妥当性ランキングのための候補セットプルーニングの認証エラー制御の概念を提案する。
提案手法は,第1段階から抽出した候補集合を抽出し,第2段階の復位速度を向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-19T16:00:13Z)
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。