Distinguishing the Knowable from the Unknowable with Language Models
作者: Gustaf Ahdritz, Tian Qin, Nikhil Vyas, Boaz Barak, Benjamin L. Edelman
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-02-05 (更新: 2024-02-27)
💡 一句话要点
提出一种方法区分语言模型中的可知与不可知不确定性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语言模型 不确定性识别 无监督学习 模型信心 文本领域泛化
📋 核心要点
- 当前方法在识别语言模型输出中的认知不确定性与随机不确定性方面存在挑战，缺乏有效的区分手段。
- 论文提出利用更大模型作为代理，通过小线性探针来预测LLM在单词级别的信心，且支持无监督学习。
- 实验结果显示，训练的探针在不同文本领域间具有良好的泛化能力，且无监督方法在任务上实现了显著准确性。
📝 摘要（中文）
本研究探讨了在大型语言模型（LLMs）输出的自由文本中，识别表征知识缺乏的认知不确定性与反映基础分布熵的随机不确定性之间的可行性。在缺乏真实概率的情况下，研究者们利用一个更大的模型作为代理，来近似区分LLM的不确定性。结果表明，训练于冻结的预训练模型嵌入的小线性探针能够准确预测更大模型在单词级别的信心，并且在不同文本领域间具有良好的泛化能力。此外，研究提出了一种完全无监督的方法，在同一任务上实现了非平凡的准确性。这些结果表明，LLMs自然包含不同类型不确定性的内部表征，可能被用于开发更具信息性的模型信心指标。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决如何有效区分大型语言模型输出中的认知不确定性与随机不确定性的问题。现有方法缺乏有效的标注数据，难以准确评估模型的信心水平。
核心思路：论文的核心思路是利用一个更大的语言模型作为代理，通过训练小线性探针来预测LLM在特定输出上的信心。这种设计旨在利用更大模型的知识来弥补缺乏真实概率的不足。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先，冻结预训练的语言模型以提取嵌入；其次，训练小线性探针以预测信心；最后，评估探针在不同文本领域的泛化能力。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种无监督的方法来实现对不确定性的有效识别，且探针在不同领域间的泛化能力显著优于现有方法。
关键设计：关键设计包括探针的训练过程、损失函数的选择以及模型嵌入的处理方式，确保了模型在不同文本领域的适应性和准确性。通过合理的参数设置，探针能够有效捕捉到模型输出中的不确定性特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，训练的小线性探针在预测LLM信心方面表现出色，尤其是在不同文本领域间的泛化能力显著。无监督方法在同一任务上实现了非平凡的准确性，展示了模型内部不确定性表征的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的模型信心评估、信息检索、对话系统等。通过更好地理解和区分模型的不确定性，能够提升模型在实际应用中的可靠性和用户体验，未来可能对智能助手、自动问答系统等产生深远影响。
📄 摘要（原文）
We study the feasibility of identifying epistemic uncertainty (reflecting a lack of knowledge), as opposed to aleatoric uncertainty (reflecting entropy in the underlying distribution), in the outputs of large language models (LLMs) over free-form text. In the absence of ground-truth probabilities, we explore a setting where, in order to (approximately) disentangle a given LLM's uncertainty, a significantly larger model stands in as a proxy for the ground truth. We show that small linear probes trained on the embeddings of frozen, pretrained models accurately predict when larger models will be more confident at the token level and that probes trained on one text domain generalize to others. Going further, we propose a fully unsupervised method that achieves non-trivial accuracy on the same task. Taken together, we interpret these results as evidence that LLMs naturally contain internal representations of different types of uncertainty that could potentially be leveraged to devise more informative indicators of model confidence in diverse practical settings.