MlingConf: A Comprehensive Study of Multilingual Confidence Estimation on Large Language Models

📄 arXiv: 2402.13606v4 📥 PDF

作者: Boyang Xue, Hongru Wang, Rui Wang, Sheng Wang, Zezhong Wang, Yiming Du, Bin Liang, Wenxuan Zhang, Kam-Fai Wong

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-21 (更新: 2025-05-23)

备注: Accepted in ACL2025 Findings

💡 一句话要点

提出MlingConf以解决多语言信心估计不足问题

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

关键词: 多语言信心估计 大型语言模型 语言特定任务 语言无关任务 信心估计策略

📋 核心要点

  1. 现有的多语言信心估计研究主要集中在英语，其他语言的信心估计尚未得到充分探索，导致多语言环境下的LLMs可靠性不足。
  2. 本文提出MlingConf，通过对多语言信心估计进行全面研究，分析语言无关和语言特定任务的表现及其语言主导效应。
  3. 实验结果表明，英语在多语言信心估计中占主导地位，而使用与问题相关的语言提示能有效提升LLMs在语言特定任务中的表现。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）生成幻觉的倾向引发了对其可靠性的担忧，因此，信心估计成为评估生成内容可信度的重要工具。然而，当前对非英语语言的LLM信心估计研究仍显不足。本文通过引入多语言信心估计的全面研究（MlingConf），填补了这一空白，重点关注语言无关（LA）和语言特定（LS）任务，探讨多语言信心估计在不同任务中的表现及语言主导效应。基准测试包含四个经过严格检查和人工评估的高质量多语言数据集用于LA任务，以及一个针对特定社会、文化和地理背景的LS任务。实验结果显示，在LA任务中，英语在信心估计中表现出显著的语言主导性，而在LS任务中，使用与问题相关的语言提示LLMs能更好地提升多语言信心估计的表现。该现象启发了一种简单有效的本土语调提示策略，通过使用语言特定的提示，显著提高了LLMs在LS场景中的可靠性和准确性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决当前多语言信心估计研究不足的问题，尤其是在非英语语言的信心估计方面，现有方法未能充分考虑语言特性对信心估计的影响。

核心思路：通过引入多语言信心估计的框架，结合语言无关和语言特定任务，探索不同语言在信心估计中的表现差异，进而提出基于语言特定提示的策略以提升LLMs的可靠性。

技术框架：研究首先构建了一个包含多语言数据集的基准测试，随后进行实验分析，比较不同语言在信心估计中的表现，最后提出基于语言特定提示的优化策略。

关键创新：本文的主要创新在于系统性地研究了多语言信心估计，特别是提出了使用语言特定提示的策略，这一方法在提升LLMs的可靠性方面表现优异，与现有方法相比具有显著的优势。

关键设计：在实验中，使用了经过严格检查的多语言数据集，并设计了相应的评估指标，确保了实验结果的可靠性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，在语言无关任务中，英语的信心估计表现显著优于其他语言，而在语言特定任务中，使用与问题相关的语言提示能够提升信心估计的准确性，具体提升幅度达到XX%（具体数据待补充）。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多语言聊天机器人、翻译系统和跨文化信息检索等。通过提升LLMs在多语言环境中的信心估计能力，可以显著提高其在实际应用中的可靠性和用户体验，未来可能对全球化的人工智能应用产生深远影响。

📄 摘要（原文）

The tendency of Large Language Models (LLMs) to generate hallucinations raises concerns regarding their reliability. Therefore, confidence estimations indicating the extent of trustworthiness of the generations become essential. However, current LLM confidence estimations in languages other than English remain underexplored. This paper addresses this gap by introducing a comprehensive investigation of Multilingual Confidence estimation (MlingConf) on LLMs, focusing on both language-agnostic (LA) and language-specific (LS) tasks to explore the performance and language dominance effects of multilingual confidence estimations on different tasks. The benchmark comprises four meticulously checked and human-evaluated high-quality multilingual datasets for LA tasks and one for the LS task tailored to specific social, cultural, and geographical contexts of a language. Our experiments reveal that on LA tasks English exhibits notable linguistic dominance in confidence estimations than other languages, while on LS tasks, using question-related language to prompt LLMs demonstrates better linguistic dominance in multilingual confidence estimations. The phenomena inspire a simple yet effective native-tone prompting strategy by employing language-specific prompts for LS tasks, effectively improving LLMs' reliability and accuracy in LS scenarios.