Examining LLMs' Uncertainty Expression Towards Questions Outside Parametric Knowledge
作者: Genglin Liu, Xingyao Wang, Lifan Yuan, Yangyi Chen, Hao Peng
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2023-11-16 (更新: 2024-02-16)
备注: 20 pages
💡 一句话要点
提出UnknownBench以评估LLMs在知识缺口下的不确定性表达
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 不确定性表达 知识缺口 基准集 模型评估
📋 核心要点
- 核心问题：现有的LLMs在面对缺乏知识的情况下，难以准确表达不确定性，导致输出的可靠性受到质疑。
- 方法要点：论文提出了一个基准集UnknownBench，包含不可回答和可回答的问题，以评估LLMs在知识缺口下的表现。
- 实验或效果：研究发现大多数LLMs未能有效表达不确定性，且微调技术仅带来有限提升。
📝 摘要（中文）
本研究探讨大型语言模型（LLMs）在缺乏足够参数知识时，如何表达其不确定性。研究重点在于诚实性与帮助性之间的权衡。通过创建包含不可回答问题的基准集UnknownBench，定量评估LLMs在面对知识缺口时的表现。结果显示，大多数LLMs未能一致地拒绝或表达不确定性，尽管指令微调和对齐技术提供了边际改善。此外，LLMs的不确定性表达与其文本输出的信心感知并不总是一致。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在缺乏足够参数知识时，如何有效表达不确定性的问题。现有方法在面对不可回答的问题时，往往无法准确拒绝或表达不确定性，导致用户对模型输出的信任度降低。
核心思路：论文通过创建一个包含不可回答问题的基准集UnknownBench，系统性地评估LLMs在知识缺口下的表现。通过这种方式，研究强调了模型在诚实性与帮助性之间的权衡。
技术框架：整体架构包括数据集构建、模型评估和结果分析三个主要模块。首先，构建包含虚构概念或错误前提的问题集；其次，使用模型无关的统一信心引导方法评估模型输出；最后，分析模型在不同问题类型下的表现。
关键创新：最重要的技术创新在于创建了UnknownBench基准集，提供了一个系统化的评估框架，能够量化LLMs在面对知识缺口时的表现与不确定性表达。与现有方法相比，该框架更具针对性和实用性。
关键设计：在实验中，采用了统一信心引导方法来评估模型的输出信心，并通过指令微调和对齐技术进行优化。关键参数设置包括问题的设计和模型的训练策略，以确保评估的有效性和可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，大多数LLMs在面对未知问题时未能有效表达不确定性，且在使用指令微调和对齐技术后，性能提升幅度有限。具体而言，模型在UnknownBench基准集上的表现显示出一致性不足，未能达到预期的诚实性标准。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、教育辅助工具和人机交互界面等。通过提高LLMs在知识缺口下的不确定性表达能力，可以增强用户对模型输出的信任，从而提升实际应用的效果和用户体验。未来，该研究可能推动更智能的对话系统和更可靠的自动化决策支持工具的发展。
📄 摘要（原文）
Can large language models (LLMs) express their uncertainty in situations where they lack sufficient parametric knowledge to generate reasonable responses? This work aims to systematically investigate LLMs' behaviors in such situations, emphasizing the trade-off between honesty and helpfulness. To tackle the challenge of precisely determining LLMs' knowledge gaps, we diagnostically create unanswerable questions containing non-existent concepts or false premises, ensuring that they are outside the LLMs' vast training data. By compiling a benchmark, UnknownBench, which consists of both unanswerable and answerable questions, we quantitatively evaluate the LLMs' performance in maintaining honesty while being helpful. Using a model-agnostic unified confidence elicitation approach, we observe that most LLMs fail to consistently refuse or express uncertainty towards questions outside their parametric knowledge, although instruction fine-tuning and alignment techniques can provide marginal enhancements. Moreover, LLMs' uncertainty expression does not always stay consistent with the perceived confidence of their textual outputs.