Do not Abstain! Identify and Solve the Uncertainty
作者: Jingyu Liu, Jingquan Peng, xiaopeng Wu, Xubin Li, Tiezheng Ge, Bo Zheng, Yong Liu
分类: cs.AI
发布日期: 2025-06-01
💡 一句话要点
提出ConfuseBench，用于评估和提升大语言模型在不确定性场景下的识别与解决能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 不确定性 基准测试 上下文感知 强化学习
📋 核心要点
- 现有大语言模型在不确定性场景下过度自信，且倾向于回避问题，忽略了解决不确定性的机会。
- 论文提出ConfuseBench基准，用于评估模型在文档稀缺、能力有限和查询歧义三种不确定性下的表现。
- 通过生成上下文感知的询问并使用InteractDPO训练，提升模型识别和解决不确定性的能力。
📝 摘要（中文）
尽管大型语言模型（LLMs）在各个领域得到广泛应用，但它们在遇到不确定性场景时经常表现出过度自信。现有的解决方案主要依赖于回避性回答（例如，“我不知道”），忽略了识别和解决不确定性以生成更令人满意的响应的机会。为了系统地研究和提高LLMs识别和解决不确定性来源的能力，我们引入了 extbf{ConfuseBench}，一个主要关注三种不确定性类型的基准：文档稀缺、能力有限和查询歧义。ConfuseBench的实验表明，当前的LLMs难以准确识别不确定性的根本原因并解决它。它们倾向于将不确定性归因于查询歧义，而忽略了能力限制，特别是对于那些较弱的模型。为了应对这一挑战，我们首先生成上下文感知的询问，突出原始查询中令人困惑的方面。然后，我们根据询问答案的唯一性来判断不确定性的来源。此外，我们使用on-policy训练方法InteractDPO来生成更好的询问。实验结果证明了我们方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型在面对不确定性时，常常表现出过度自信，给出错误的答案，而不是坦诚地承认自己不知道。现有的方法主要集中在让模型学会拒绝回答不确定的问题，例如输出“我不知道”。这种做法虽然避免了错误答案，但也错失了进一步挖掘信息、解决问题的机会。因此，如何让模型识别不确定性的来源，并主动采取措施解决问题，是一个重要的研究方向。
核心思路：论文的核心思路是让模型学会主动识别不确定性的来源，并生成更具针对性的询问，以消除不确定性。具体来说，模型首先尝试理解原始问题，然后判断不确定性是来源于文档稀缺、自身能力不足，还是查询本身存在歧义。针对不同的不确定性来源，模型会生成不同的询问，以获取更多信息或澄清问题。
技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 上下文感知询问生成：针对原始查询，生成突出其令人困惑之处的上下文感知询问。2) 不确定性来源判断：基于询问答案的唯一性，判断不确定性的来源（文档稀缺、能力有限或查询歧义）。3) 策略优化：使用on-policy训练方法InteractDPO，优化询问生成策略，使模型能够生成更有效的询问。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了ConfuseBench基准，用于系统地评估模型在不同类型不确定性下的表现。2) 提出了一种基于上下文感知询问和答案唯一性的不确定性来源判断方法。3) 使用InteractDPO进行策略优化，提升了模型生成有效询问的能力。
关键设计：在上下文感知询问生成阶段，使用了特定的prompt模板，引导模型生成针对性的询问。在不确定性来源判断阶段，使用答案的相似度作为唯一性的度量。InteractDPO是一种基于DPO（Direct Preference Optimization）的强化学习方法，用于优化询问生成策略。具体的损失函数和训练细节在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的方法能够有效提升大语言模型识别和解决不确定性的能力。与基线方法相比，模型在ConfuseBench基准上的准确率和召回率均有显著提升。InteractDPO训练能够生成更有效的询问，从而更好地消除不确定性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能客服、问答系统、搜索引擎等领域，提升大语言模型在复杂场景下的可靠性和实用性。通过识别和解决不确定性，模型可以提供更准确、更有帮助的答案，从而改善用户体验。未来的研究可以进一步探索更复杂的不确定性类型，并开发更有效的解决方案。
📄 摘要（原文）
Despite the widespread application of Large Language Models (LLMs) across various domains, they frequently exhibit overconfidence when encountering uncertain scenarios, yet existing solutions primarily rely on evasive responses (e.g., "I don't know") overlooks the opportunity of identifying and addressing the uncertainty to generate more satisfactory responses. To systematically investigate and improve LLMs' ability of recognizing and addressing the source of uncertainty, we introduce \textbf{ConfuseBench}, a benchmark mainly focus on three types of uncertainty: document scarcity, limited capability, and query ambiguity. Experiments with ConfuseBench reveal that current LLMs struggle to accurately identify the root cause of uncertainty and solve it. They prefer to attribute uncertainty to query ambiguity while overlooking capability limitations, especially for those weaker models. To tackle this challenge, we first generate context-aware inquiries that highlight the confusing aspect of the original query. Then we judge the source of uncertainty based on the uniqueness of the inquiry's answer. Further we use an on-policy training method, InteractDPO to generate better inquiries. Experimental results demonstrate the efficacy of our approach.