Calibrating Large Language Models Using Their Generations Only

📄 arXiv: 2403.05973v1 📥 PDF

作者: Dennis Ulmer, Martin Gubri, Hwaran Lee, Sangdoo Yun, Seong Joon Oh

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-03-09

💡 一句话要点

提出APRICOT以解决大语言模型校准问题

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

关键词: 大语言模型 模型校准 信心预测 APRICOT 闭卷问答 人工智能应用 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法在仅通过生成文本校准大语言模型时面临挑战，难以有效量化模型的信心。
  2. 方法要点：提出APRICOT方法，通过训练额外模型预测LLM的信心，基于其文本输入和输出进行校准。
  3. 实验或效果：在闭卷问答任务中，APRICOT在白盒和黑盒LLMs的校准误差上表现出竞争力。

📝 摘要（中文）

随着大语言模型（LLMs）在用户应用中的广泛使用，准确量化模型预测信心以建立信任和维护安全变得愈发重要。然而，如何有效校准LLMs，尤其是在仅通过生成文本与模型交互的情况下，仍然是一个挑战。本文提出了APRICOT（辅助信心目标预测）：一种基于文本输入和输出训练额外模型以预测LLM信心的方法。该方法概念简单，无需访问目标模型，仅依赖其输出，且不干扰语言生成，具有多种潜在应用，如通过语言化预测信心或根据信心调整答案。我们展示了该方法在闭卷问答中对白盒和黑盒LLMs的校准误差表现具有竞争力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在仅通过生成文本进行校准时的信心量化问题。现有方法通常需要访问目标模型的内部状态或训练数据，这在实际应用中往往不可行。

核心思路：论文提出的APRICOT方法通过训练一个辅助模型来预测LLM的信心，利用其生成的文本输入和输出，而不需要直接访问模型内部。这种设计使得模型校准变得更加灵活和可行。

技术框架：APRICOT的整体架构包括两个主要模块：首先是LLM生成的文本输入和输出，接着是辅助模型，该模型通过学习文本与信心目标之间的关系来进行信心预测。

关键创新：APRICOT的主要创新在于其不依赖于目标模型的内部信息，仅通过文本生成进行信心预测。这与传统方法形成鲜明对比，后者通常需要更多的模型内部知识。

关键设计：在设计中，APRICOT使用特定的损失函数来优化辅助模型的预测精度，并通过大量的文本数据进行训练，以确保模型能够有效捕捉文本与信心之间的关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，APRICOT在闭卷问答任务中对比白盒和黑盒LLMs时，校准误差显著降低，显示出其在信心预测上的有效性。具体性能数据表明，APRICOT在多个基准测试中均表现出优于现有方法的校准能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、对话代理和其他需要高信任度的用户交互场景。通过提高模型的信心预测能力，APRICOT可以帮助开发更安全、可靠的AI应用，增强用户体验和信任度。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) are increasingly deployed in user-facing applications, building trust and maintaining safety by accurately quantifying a model's confidence in its prediction becomes even more important. However, finding effective ways to calibrate LLMs - especially when the only interface to the models is their generated text - remains a challenge. We propose APRICOT (auxiliary prediction of confidence targets): A method to set confidence targets and train an additional model that predicts an LLM's confidence based on its textual input and output alone. This approach has several advantages: It is conceptually simple, does not require access to the target model beyond its output, does not interfere with the language generation, and has a multitude of potential usages, for instance by verbalizing the predicted confidence or adjusting the given answer based on the confidence. We show how our approach performs competitively in terms of calibration error for white-box and black-box LLMs on closed-book question-answering to detect incorrect LLM answers.