Efficient Non-Parametric Uncertainty Quantification for Black-Box Large Language Models and Decision Planning

📄 arXiv: 2402.00251v1 📥 PDF

作者: Yao-Hung Hubert Tsai, Walter Talbott, Jian Zhang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-02-01

💡 一句话要点

提出非参数不确定性量化方法以解决语言模型决策规划中的幻觉问题

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

关键词: 不确定性量化 决策规划 大型语言模型 人工智能代理 用户偏好 实时推理 黑盒模型

📋 核心要点

  1. 现有的决策规划方法在处理大型语言模型时，往往面临计算成本高和依赖于白盒模型的限制。
  2. 本文提出了一种非参数不确定性量化方法，能够在不访问token logits的情况下，实时估计输入与决策之间的依赖关系。
  3. 通过系统设计的决策代理，能够根据用户的提示生成相应的动作，并在多重高依赖情况下询问用户偏好。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在人工智能代理开发中的应用逐渐受到关注，本文聚焦于决策规划中的不确定性估计，以应对语言模型中的幻觉问题。现有方法要么是白盒的，要么计算成本高，限制了黑盒专有LLMs的使用。本文的首个贡献是提出了一种非参数不确定性量化方法，能够在单次推理中高效估计输入与决策之间的点对点依赖关系，而无需访问token logits。这种估计器为决策可信度的统计解释提供了支持。第二个贡献则是系统设计了一个决策代理，能够根据用户提示生成动作，如“打开浴室灯”。当多个动作具有较高的点对点依赖时，用户将被要求提供偏好。总之，我们的不确定性估计和决策代理设计为AI代理开发提供了一种成本效益高的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在决策规划中面临的幻觉问题，现有方法的主要痛点在于计算成本高且依赖于白盒模型，限制了黑盒模型的应用。

核心思路：论文提出了一种非参数的不确定性量化方法，能够在单次推理中高效估计输入与决策之间的依赖关系，从而为决策的可信度提供统计支持。

技术框架：整体架构包括输入处理、依赖关系估计和决策生成三个主要模块。输入处理模块负责接收用户提示，依赖关系估计模块实时计算输入与决策之间的点对点依赖，决策生成模块则根据估计结果生成相应的动作。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种无需访问token logits的非参数估计方法，这与现有依赖于白盒模型的传统方法有本质区别。

关键设计：在参数设置上，采用了高效的算法来实现实时估计，损失函数设计上关注于提高估计的准确性，网络结构则优化为适应快速推理的需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在不确定性估计的准确性和决策生成的效率上显著优于现有基线，尤其在多重高依赖情况下，用户偏好的引入进一步提升了决策的合理性和用户满意度。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能家居、自动化助手和人机交互等场景。通过高效的不确定性估计和决策生成，能够提升AI代理在复杂环境中的决策能力，具有重要的实际价值和广泛的未来影响。

📄 摘要（原文）

Step-by-step decision planning with large language models (LLMs) is gaining attention in AI agent development. This paper focuses on decision planning with uncertainty estimation to address the hallucination problem in language models. Existing approaches are either white-box or computationally demanding, limiting use of black-box proprietary LLMs within budgets. The paper's first contribution is a non-parametric uncertainty quantification method for LLMs, efficiently estimating point-wise dependencies between input-decision on the fly with a single inference, without access to token logits. This estimator informs the statistical interpretation of decision trustworthiness. The second contribution outlines a systematic design for a decision-making agent, generating actions like turn on the bathroom light'' based on user prompts such astake a bath''. Users will be asked to provide preferences when more than one action has high estimated point-wise dependencies. In conclusion, our uncertainty estimation and decision-making agent design offer a cost-efficient approach for AI agent development.