Toward Better Generalisation in Uncertainty Estimators: Leveraging Data-Agnostic Features
作者: Thuy An Ha, Bao Quoc Vo
分类: cs.AI
发布日期: 2025-07-05
💡 一句话要点
利用数据无关特征提升LLM不确定性估计器的泛化能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 不确定性估计 泛化能力 数据无关特征 隐藏状态 探针训练 域外性能
📋 核心要点
- LLM生成内容的事实性错误和高置信度并存，对用户构成潜在风险，因此需要准确评估LLM输出的不确定性。
- 论文提出结合数据无关特征与隐藏状态特征，旨在提升不确定性估计器在不同任务和领域之间的泛化能力。
- 实验结果表明，引入数据无关特征在多数情况下能提升泛化性能，但有时会降低性能，原因可能是探针低估了数据无关特征的权重。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLM)经常生成在事实上不正确的但却以高置信度表达的回复，这可能给最终用户带来严重风险。为了解决这个问题，LLM不仅要生成答案，还要提供对其正确性的准确估计，这一点至关重要。不确定性量化方法已被引入以评估LLM输出的质量，其中事实准确性是该质量的关键方面。在这些方法中，利用隐藏状态来训练探针的方法显示出特别的希望，因为这些内部表示编码了与回复的事实性相关的信息，这使得这种方法成为本文的重点。然而，在某个数据集的隐藏状态上训练的探针通常难以泛化到不同任务或领域的另一个数据集。为了解决这个限制，我们探索将数据无关特征与隐藏状态特征相结合，并评估这种混合特征集是否能增强域外性能。我们进一步研究了仅选择信息量最大的隐藏状态特征，从而丢弃特定于任务的噪声，是否能使数据无关特征更有效地发挥作用。实验结果表明，虽然引入数据无关特征通常在大多数情况下增强了泛化性能，但在某些情况下，它们的包含会降低性能。当仅保留最重要的隐藏状态特征时，也会出现类似的模式——与使用完整的隐藏状态特征集相比，添加数据无关特征并不能始终如一地进一步增强性能。更仔细的分析表明，在某些特定情况下，训练后的探针低估了数据无关特征相对于隐藏状态特征的权重，我们认为这是结果不确定性的主要原因。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于LLM隐藏状态训练探针的不确定性估计方法，在跨任务或跨领域的数据集上泛化能力较差。痛点在于探针容易过拟合特定数据集的特征，难以适应新的数据分布。
核心思路：论文的核心思路是将数据无关的特征（例如，文本长度、词频等）与LLM的隐藏状态特征相结合，希望数据无关特征能够提供更通用的信息，从而提升模型的泛化能力。同时，通过特征选择，去除隐藏状态中任务相关的噪声，使数据无关特征能够更有效地发挥作用。
技术框架：整体框架包括以下几个步骤：1) 获取LLM的隐藏状态表示；2) 提取数据无关的特征；3) 将两种特征进行融合；4) 使用融合后的特征训练一个探针，用于预测LLM输出的不确定性。关键在于如何有效地融合两种特征，以及如何选择信息量最大的隐藏状态特征。
关键创新：论文的关键创新在于探索了数据无关特征在提升LLM不确定性估计器泛化能力方面的潜力。与仅依赖LLM内部表示的方法相比，引入数据无关特征有望提供更鲁棒的信号，从而提高模型在不同任务和领域上的表现。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 数据无关特征的选择：需要选择与任务无关，但又能反映文本质量或复杂度的特征；2) 特征融合的方式：如何将数据无关特征与隐藏状态特征有效地结合，例如，通过简单的拼接或更复杂的注意力机制；3) 隐藏状态特征的选择：使用特征选择算法（例如，基于重要性的排序）来选择信息量最大的隐藏状态特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，引入数据无关特征在多数情况下能提升泛化性能，但在某些情况下会降低性能。进一步分析发现，探针可能低估了数据无关特征的权重。虽然结果并不完全一致，但该研究为提升LLM不确定性估计器的泛化能力提供了一个新的思路。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要LLM提供可靠输出的场景，例如智能客服、自动问答系统、内容生成等。通过提高LLM不确定性估计的准确性，可以减少错误信息的传播，增强用户对LLM的信任度，并促进LLM在更广泛领域的应用。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) often generate responses that are factually incorrect yet expressed with high confidence, which can pose serious risks for end users. To address this, it is essential for LLMs not only to produce answers but also to provide accurate estimates of their correctness. Uncertainty quantification methods have been introduced to assess the quality of LLM outputs, with factual accuracy being a key aspect of that quality. Among these methods, those that leverage hidden states to train probes have shown particular promise, as these internal representations encode information relevant to the factuality of responses, making this approach the focus of this paper. However, the probe trained on the hidden states of one dataset often struggles to generalise to another dataset of a different task or domain. To address this limitation, we explore combining data-agnostic features with hidden-state features and assess whether this hybrid feature set enhances out-of-domain performance. We further examine whether selecting only the most informative hidden-state features, thereby discarding task-specific noise, enables the data-agnostic features to contribute more effectively. The experiment results indicate that although introducing data-agnostic features generally enhances generalisation performance in most cases, in certain scenarios their inclusion degrades performance. A similar pattern emerges when retaining only the most important hidden-state features - adding data-agnostic features does not consistently further enhance performance compared to using the full set of hidden-state features. A closer analysis reveals that, in some specific cases, the trained probe underweights the data-agnostic features relative to the hidden-state features, which we believe is the main reason why the results are inconclusive.