API Is Enough: Conformal Prediction for Large Language Models Without Logit-Access

📄 arXiv: 2403.01216v2 📥 PDF

作者: Jiayuan Su, Jing Luo, Hongwei Wang, Lu Cheng

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-03-02 (更新: 2024-04-04)

💡 一句话要点

提出无需Logit访问的保形预测方法以解决LLM不确定性量化问题

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

关键词: 保形预测 大型语言模型 不确定性量化 API-only LLMs 模型无关 语义相似性 预测集生成

📋 核心要点

  1. 现有的保形预测方法通常依赖于Logits，而一些API-only LLMs无法提供Logits，导致不确定性量化的困难。
  2. 本文提出了一种新颖的保形预测方法，利用粗粒度和细粒度的不确定性度量，适用于没有Logit访问的LLMs。
  3. 实验结果显示，该方法在问答任务中表现优异，超越了传统的基于Logit的保形预测基线，提升了预测性能。

📝 摘要（中文）

本研究旨在解决在没有Logit访问的情况下量化大型语言模型（LLMs）不确定性的问题。保形预测（CP）因其模型无关和分布无关的特性，成为各种LLMs和数据分布的理想方法。然而，现有的CP方法通常假设可以访问Logits，而一些仅通过API访问的LLMs并不提供Logits。此外，Logits的误校准可能导致CP性能下降。为了解决这些挑战，我们提出了一种新颖的CP方法，该方法（1）专为没有Logit访问的API-only LLMs设计；（2）最小化预测集的大小；（3）确保用户定义的覆盖率的统计保证。实验结果表明，我们的方法在封闭式和开放式问答任务中大多数情况下优于基于Logit的CP基线。

🔬 方法详解

问题定义：本研究解决在没有Logit访问的情况下，如何有效量化大型语言模型的不确定性。现有方法依赖Logits，导致在API-only LLMs中无法应用，且Logits的误校准可能影响预测性能。

核心思路：我们提出的保形预测方法通过结合粗粒度的样本频率和细粒度的语义相似性来构建非顺应性度量，从而在没有Logit的情况下进行有效的预测集构建。

技术框架：该方法的整体架构包括数据预处理、非顺应性度量计算、预测集生成和覆盖率保证四个主要模块。首先，通过API获取数据，然后计算样本的频率和语义相似性，最后生成预测集并确保覆盖率。

关键创新：本研究的主要创新在于提出了一种无需Logit的保形预测方法，能够在API-only LLMs中有效工作，并且通过优化预测集的大小和覆盖率，显著提升了预测的可靠性。

关键设计：在参数设置上，我们设计了适合于不同数据分布的非顺应性度量，并在损失函数中引入了覆盖率控制机制，以确保用户定义的覆盖率目标得以实现。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的方法在封闭式和开放式问答任务中表现优异，能够在大多数情况下超越基于Logit的保形预测基线，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充），显示出其在不确定性量化方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的问答系统、对话生成和文本分类等任务。通过提供一种无需Logit访问的保形预测方法，可以在API-only环境中有效量化模型的不确定性，从而提升模型的可靠性和用户信任度，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

This study aims to address the pervasive challenge of quantifying uncertainty in large language models (LLMs) without logit-access. Conformal Prediction (CP), known for its model-agnostic and distribution-free features, is a desired approach for various LLMs and data distributions. However, existing CP methods for LLMs typically assume access to the logits, which are unavailable for some API-only LLMs. In addition, logits are known to be miscalibrated, potentially leading to degraded CP performance. To tackle these challenges, we introduce a novel CP method that (1) is tailored for API-only LLMs without logit-access; (2) minimizes the size of prediction sets; and (3) ensures a statistical guarantee of the user-defined coverage. The core idea of this approach is to formulate nonconformity measures using both coarse-grained (i.e., sample frequency) and fine-grained uncertainty notions (e.g., semantic similarity). Experimental results on both close-ended and open-ended Question Answering tasks show our approach can mostly outperform the logit-based CP baselines.