Quantifying Uncertainty in Natural Language Explanations of Large Language Models for Question Answering

📄 arXiv: 2509.15403v1 📥 PDF

作者: Yangyi Li, Mengdi Huai

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-09-18

💡 一句话要点

针对大型语言模型问答解释，提出一种自然语言解释不确定性量化框架

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

关键词: 自然语言解释 不确定性量化 大型语言模型 问答系统 可解释性 鲁棒性 模型无关

📋 核心要点

  1. 现有自然语言解释方法缺乏有效的不确定性量化，难以评估解释的可靠性。
  2. 提出一种新颖的不确定性估计框架，为自然语言解释提供有效的不确定性保证，且模型无关。
  3. 设计鲁棒的不确定性估计方法，即使存在噪声干扰，也能保持不确定性估计的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在问答（QA）任务中表现出强大的能力，能够提供简洁、上下文相关的答案。由于复杂LLMs缺乏透明性，激发了大量研究，旨在开发解释大型语言模型行为的方法。在现有的解释方法中，自然语言解释因其能够以自解释的方式解释LLMs，并且即使在模型是闭源的情况下也能理解模型行为而脱颖而出。然而，尽管取得了这些有希望的进展，但目前还没有研究如何为这些生成的自然语言解释提供有效的不确定性保证。这种不确定性量化对于理解这些解释背后的置信度至关重要。值得注意的是，由于LLMs的自回归生成过程以及医疗查询中存在的噪声，为自然语言解释生成有效的不确定性估计尤其具有挑战性。为了弥合这一差距，在这项工作中，我们首先为这些生成的自然语言解释提出了一种新的不确定性估计框架，该框架以事后和模型无关的方式提供有效的不确定性保证。此外，我们还设计了一种新的鲁棒不确定性估计方法，即使在噪声下也能保持有效的不确定性保证。在QA任务上的大量实验证明了我们方法的预期性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在问答任务中，使用自然语言进行解释时，缺乏有效的不确定性量化的问题。现有方法无法提供对解释可靠性的有效评估，尤其是在医疗等高风险领域，错误的解释可能导致严重后果。此外，LLMs的自回归生成过程和输入数据中的噪声进一步加剧了不确定性估计的难度。

核心思路：论文的核心思路是提出一种事后（post-hoc）且模型无关（model-agnostic）的不确定性估计框架，该框架能够量化自然语言解释的不确定性，并提供有效的不确定性保证。通过这种方式，用户可以更好地理解解释背后的置信度，从而做出更明智的决策。此外，论文还考虑了噪声的影响，并设计了一种鲁棒的不确定性估计方法，以提高在噪声环境下的性能。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 使用LLM生成自然语言解释；2) 利用提出的不确定性估计方法量化解释的不确定性；3) 评估不确定性估计的有效性，并进行必要的校正。具体来说，不确定性估计方法可能涉及对LLM生成过程中的概率分布进行分析，或者使用集成方法来获得多个解释，并计算它们之间的差异。鲁棒不确定性估计方法可能采用对抗训练或数据增强等技术来提高模型对噪声的鲁棒性。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个针对自然语言解释的不确定性量化框架，该框架具有事后和模型无关的特性。这意味着该框架可以应用于各种LLM，而无需修改LLM的内部结构或训练过程。此外，论文还提出了鲁棒不确定性估计方法，解决了噪声环境下的不确定性量化问题。与现有方法相比，该框架能够提供更可靠的不确定性估计，从而提高了解释的可信度。

关键设计：具体的技术细节未知，但可以推测可能涉及以下方面：1) 如何定义和计算自然语言解释的不确定性度量，例如基于概率分布的熵或方差；2) 如何设计鲁棒不确定性估计方法，例如使用对抗训练或数据增强；3) 如何评估不确定性估计的有效性，例如使用校准曲线或覆盖率指标；4) 如何将不确定性信息呈现给用户，例如通过置信区间或可视化方式。

📊 实验亮点

论文在问答任务上进行了大量实验，验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够提供有效的不确定性保证，并且在噪声环境下具有较好的鲁棒性。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要强调了该方法达到了预期的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗诊断、金融风控、法律咨询等高风险领域，提高LLM解释的可信度和可靠性。通过量化解释的不确定性，帮助用户更好地理解LLM的决策过程，从而做出更明智的判断。未来，该技术有望促进人机协作，提升AI系统的透明度和可解释性。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have shown strong capabilities, enabling concise, context-aware answers in question answering (QA) tasks. The lack of transparency in complex LLMs has inspired extensive research aimed at developing methods to explain large language behaviors. Among existing explanation methods, natural language explanations stand out due to their ability to explain LLMs in a self-explanatory manner and enable the understanding of model behaviors even when the models are closed-source. However, despite these promising advancements, there is no existing work studying how to provide valid uncertainty guarantees for these generated natural language explanations. Such uncertainty quantification is critical in understanding the confidence behind these explanations. Notably, generating valid uncertainty estimates for natural language explanations is particularly challenging due to the auto-regressive generation process of LLMs and the presence of noise in medical inquiries. To bridge this gap, in this work, we first propose a novel uncertainty estimation framework for these generated natural language explanations, which provides valid uncertainty guarantees in a post-hoc and model-agnostic manner. Additionally, we also design a novel robust uncertainty estimation method that maintains valid uncertainty guarantees even under noise. Extensive experiments on QA tasks demonstrate the desired performance of our methods.