On Uncertainty In Natural Language Processing
作者: Dennis Ulmer
分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-10-04
备注: PhD thesis
💡 一句话要点
研究自然语言处理中的不确定性，并提出校准抽样和置信度量化方法。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自然语言处理 不确定性量化 模型校准 文本分类 自然语言生成 置信度预测 深度学习 语言模型
📋 核心要点
- 现有自然语言处理模型在实际应用中存在可靠性问题，需要量化模型预测的不确定性。
- 论文从语言学、统计学和神经模型角度分析不确定性，并通过实验设计减少和量化不确定性。
- 论文提出校准抽样方法，提升自然语言生成质量，并使用辅助预测器量化黑盒语言模型的置信度。
📝 摘要（中文）
深度学习在过去十年取得了显著进展，自然语言处理领域也因大型语言模型等突破而发生了变革。为了充分利用这项技术并减少潜在危害，量化模型预测的可靠性以及围绕其开发的不确定性至关重要。本论文从语言学、统计学和神经模型的角度研究了自然语言处理中不确定性的特征，以及如何通过实验流程的设计来减少和量化它。我们进一步通过理论和实验研究了归纳模型偏差在文本分类任务中的影响，从而探索了模型中的不确定性量化。实验包括丹麦语、英语和芬兰语三种不同语言的数据和任务，以及大量不同的不确定性量化方法。此外，我们提出了一种基于非交换一致性预测的自然语言生成校准抽样方法，该方法提供了更严格的token集合，并更好地覆盖了实际延续。最后，我们开发了一种使用辅助预测器量化大型黑盒语言模型置信度的方法，其中置信度仅从目标模型的输入和生成的输出文本中预测。
🔬 方法详解
问题定义：当前自然语言处理模型，尤其是大型语言模型，在实际应用中面临着可靠性问题。模型预测的不确定性难以量化，这限制了它们在安全敏感场景中的应用。现有方法在处理不同语言和任务时，泛化能力不足，并且缺乏对模型偏差的深入理解。
核心思路：论文的核心思路是从多个角度刻画自然语言处理中的不确定性，包括语言学、统计学和神经模型。通过设计实验流程来减少和量化不确定性，并深入研究归纳模型偏差的影响。此外，论文还提出了新的方法来校准生成模型的抽样过程，并量化黑盒模型的置信度。
技术框架：论文的研究框架包括以下几个主要部分：1) 不确定性特征分析：从语言学、统计学和神经模型角度分析自然语言处理中的不确定性来源。2) 实验流程设计：设计实验流程来减少和量化不确定性，包括数据收集、模型选择和评估指标。3) 模型偏差研究：理论和实验研究归纳模型偏差对文本分类任务的影响。4) 校准抽样方法：提出基于非交换一致性预测的自然语言生成校准抽样方法。5) 置信度量化方法：开发使用辅助预测器量化大型黑盒语言模型置信度的方法。
关键创新：论文的关键创新点包括：1) 从多角度刻画自然语言处理中的不确定性。2) 提出基于非交换一致性预测的自然语言生成校准抽样方法，该方法能够提供更严格的token集合，并更好地覆盖实际延续。3) 开发了一种使用辅助预测器量化大型黑盒语言模型置信度的方法，该方法仅依赖于目标模型的输入和输出。
关键设计：在校准抽样方法中，使用了非交换一致性预测来构建token集合，并优化了集合的大小和覆盖率。在置信度量化方法中，设计了辅助预测器来预测目标模型的置信度，并使用了合适的损失函数来训练辅助预测器。具体的参数设置和网络结构在论文中进行了详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出的校准抽样方法和置信度量化方法的有效性。在自然语言生成任务中，校准抽样方法能够提供更严格的token集合，并更好地覆盖实际延续。在置信度量化任务中，辅助预测器能够准确预测大型黑盒语言模型的置信度。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细描述（未知）。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种自然语言处理任务，例如文本分类、机器翻译和文本生成。通过量化模型预测的不确定性，可以提高模型在安全敏感场景中的可靠性，例如医疗诊断和金融风险评估。此外，该研究还可以帮助开发更鲁棒和泛化的自然语言处理模型，从而提升用户体验。
📄 摘要（原文）
The last decade in deep learning has brought on increasingly capable systems that are deployed on a wide variety of applications. In natural language processing, the field has been transformed by a number of breakthroughs including large language models, which are used in increasingly many user-facing applications. In order to reap the benefits of this technology and reduce potential harms, it is important to quantify the reliability of model predictions and the uncertainties that shroud their development. This thesis studies how uncertainty in natural language processing can be characterized from a linguistic, statistical and neural perspective, and how it can be reduced and quantified through the design of the experimental pipeline. We further explore uncertainty quantification in modeling by theoretically and empirically investigating the effect of inductive model biases in text classification tasks. The corresponding experiments include data for three different languages (Danish, English and Finnish) and tasks as well as a large set of different uncertainty quantification approaches. Additionally, we propose a method for calibrated sampling in natural language generation based on non-exchangeable conformal prediction, which provides tighter token sets with better coverage of the actual continuation. Lastly, we develop an approach to quantify confidence in large black-box language models using auxiliary predictors, where the confidence is predicted from the input to and generated output text of the target model alone.