SPUQ: Perturbation-Based Uncertainty Quantification for Large Language Models

📄 arXiv: 2403.02509v1 📥 PDF

作者: Xiang Gao, Jiaxin Zhang, Lalla Mouatadid, Kamalika Das

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-03-04

备注: Accepted to appear at EACL 2024

💡 一句话要点

提出SPUQ方法以解决大语言模型的不确定性量化问题

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

关键词: 不确定性量化 大语言模型 文本生成 随机不确定性 认知不确定性 扰动方法 模型校准

📋 核心要点

  1. 大语言模型在生成文本时容易产生自信的错误预测，缺乏有效的不确定性量化方法。
  2. SPUQ方法通过生成输入扰动并对其输出进行采样，旨在同时处理随机和认知不确定性。
  3. 实验结果表明，SPUQ显著提高了模型的不确定性校准，期望校准误差平均降低50%。

📝 摘要（中文）

近年来，大语言模型（LLMs）在文本生成方面表现出色，但它们往往会做出自信的错误预测，凸显了对不确定性量化（UQ）的迫切需求。尽管以往的研究主要集中在处理随机不确定性上，但包括认知不确定性在内的全面不确定性仍未得到充分探讨。为此，本文提出了一种新颖的UQ方法——基于扰动的采样不确定性量化（SPUQ），旨在同时解决随机和认知不确定性。该方法通过生成输入的扰动集，对每个扰动进行输出采样，并结合一个聚合模块，推广了文本生成任务中的采样不确定性方法。通过在多个数据集上的广泛实验，我们发现模型的不确定性校准显著改善，期望校准误差（ECE）平均降低了50%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在文本生成中存在的自信错误预测问题，现有方法主要集中于随机不确定性，未能全面考虑认知不确定性。

核心思路：SPUQ方法通过对输入进行扰动生成多个样本，结合聚合模块来综合不同扰动的输出，从而实现对不确定性的量化，提升模型的可靠性。

技术框架：SPUQ的整体架构包括输入扰动生成、输出采样和聚合模块。输入扰动生成阶段创建多种输入变体，输出采样阶段对每个变体进行模型推理，最后通过聚合模块整合结果以量化不确定性。

关键创新：SPUQ的主要创新在于同时处理随机和认知不确定性，采用扰动生成和聚合模块的组合方法，与现有方法相比，提供了更全面的UQ解决方案。

关键设计：在设计中，扰动的生成方式、采样策略和聚合方法的选择都是关键因素，具体的参数设置和损失函数设计也对模型的性能有显著影响。通过实验验证了不同设计的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，SPUQ方法在多个数据集上显著提高了模型的不确定性校准，期望校准误差（ECE）平均降低了50%。这一结果表明SPUQ在提升大语言模型的可靠性方面具有重要的实际意义。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和自动文本生成等。通过提高大语言模型的可靠性和信任度，SPUQ方法可以在实际应用中减少错误预测的风险，增强用户对模型输出的信任，推动智能助手和自动化内容生成的广泛应用。

📄 摘要（原文）

In recent years, large language models (LLMs) have become increasingly prevalent, offering remarkable text generation capabilities. However, a pressing challenge is their tendency to make confidently wrong predictions, highlighting the critical need for uncertainty quantification (UQ) in LLMs. While previous works have mainly focused on addressing aleatoric uncertainty, the full spectrum of uncertainties, including epistemic, remains inadequately explored. Motivated by this gap, we introduce a novel UQ method, sampling with perturbation for UQ (SPUQ), designed to tackle both aleatoric and epistemic uncertainties. The method entails generating a set of perturbations for LLM inputs, sampling outputs for each perturbation, and incorporating an aggregation module that generalizes the sampling uncertainty approach for text generation tasks. Through extensive experiments on various datasets, we investigated different perturbation and aggregation techniques. Our findings show a substantial improvement in model uncertainty calibration, with a reduction in Expected Calibration Error (ECE) by 50\% on average. Our findings suggest that our proposed UQ method offers promising steps toward enhancing the reliability and trustworthiness of LLMs.