Empirical evaluation of Uncertainty Quantification in Retrieval-Augmented Language Models for Science

📄 arXiv: 2311.09358v1 📥 PDF

作者: Sridevi Wagle, Sai Munikoti, Anurag Acharya, Sara Smith, Sameera Horawalavithana

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-11-15

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

评估不确定性量化在科学检索增强语言模型中的应用

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 检索增强语言模型 不确定性量化 科学任务 模型微调 自然语言处理 置信度评估 过度自信

📋 核心要点

  1. 现有的检索增强语言模型在生成科学内容时，常常表现出过度自信，导致不准确的预测。
  2. 本研究通过评估不确定性量化，提出在科学任务中结合检索数据和预训练知识的方法，以提高模型的可信度。
  3. 实验结果显示，使用科学知识微调的RALM在生成预测时信心更高，但仍存在过度自信的问题，且未能有效改善准确性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理任务中取得了显著成就，但仍存在生成事实不准确信息的局限性。在安全关键应用中，评估LLM生成内容的置信度至关重要。检索增强语言模型（RALMs）作为一种新兴研究领域，能够通过检索文档为模型生成的内容提供证据，从而增强可信度。本研究旨在填补RALMs在科学任务中不确定性量化（UQ）研究的空白，评估科学知识作为预训练和检索数据时不确定性分数的变化，并探讨其与模型生成输出准确性之间的关系。研究发现，使用科学知识进行微调的RALM在生成预测时更具信心，但在准确性上存在过度自信的问题。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决检索增强语言模型在科学任务中不确定性量化不足的问题。现有方法在生成内容时常常表现出过度自信，导致不准确的预测，缺乏对生成内容的置信度评估。

核心思路：论文提出通过结合科学知识作为预训练和检索数据，评估不确定性量化在RALMs中的应用，以提高模型生成内容的可信度和准确性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型微调和不确定性评估三个主要模块。首先，使用科学文献作为检索数据进行模型微调；其次，评估生成内容的不确定性分数；最后，分析不确定性与生成输出准确性之间的关系。

关键创新：本研究的创新点在于系统性地评估不确定性量化在RALMs中的应用，特别是在科学领域的背景下，填补了该领域的研究空白。与现有方法相比，强调了不确定性评估的重要性。

关键设计：在模型微调过程中，采用了特定的损失函数以优化不确定性分数，同时设计了多层次的网络结构以增强模型的学习能力。实验中还考虑了不同的超参数设置，以确保模型的稳定性和可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用科学知识微调的RALM在生成预测时的置信度显著提高，但在准确性上仍存在过度自信的问题。具体而言，模型在生成不准确的预测时表现出更高的置信度，未能有效改善预测的准确性。这一发现强调了在科学任务中进行不确定性量化的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括科学研究、医疗诊断和技术开发等安全关键领域。在这些领域中，生成内容的准确性和可信度至关重要。通过有效的不确定性量化，用户可以更好地理解模型生成内容的可靠性，从而做出更明智的决策。未来，该研究可能推动RALMs在更广泛的科学应用中的使用，提升科学研究的效率和准确性。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have shown remarkable achievements in natural language processing tasks, producing high-quality outputs. However, LLMs still exhibit limitations, including the generation of factually incorrect information. In safety-critical applications, it is important to assess the confidence of LLM-generated content to make informed decisions. Retrieval Augmented Language Models (RALMs) is relatively a new area of research in NLP. RALMs offer potential benefits for scientific NLP tasks, as retrieved documents, can serve as evidence to support model-generated content. This inclusion of evidence enhances trustworthiness, as users can verify and explore the retrieved documents to validate model outputs. Quantifying uncertainty in RALM generations further improves trustworthiness, with retrieved text and confidence scores contributing to a comprehensive and reliable model for scientific applications. However, there is limited to no research on UQ for RALMs, particularly in scientific contexts. This study aims to address this gap by conducting a comprehensive evaluation of UQ in RALMs, focusing on scientific tasks. This research investigates how uncertainty scores vary when scientific knowledge is incorporated as pretraining and retrieval data and explores the relationship between uncertainty scores and the accuracy of model-generated outputs. We observe that an existing RALM finetuned with scientific knowledge as the retrieval data tends to be more confident in generating predictions compared to the model pretrained only with scientific knowledge. We also found that RALMs are overconfident in their predictions, making inaccurate predictions more confidently than accurate ones. Scientific knowledge provided either as pretraining or retrieval corpus does not help alleviate this issue. We released our code, data and dashboards at https://github.com/pnnl/EXPERT2.