A Formalism and Approach for Improving Robustness of Large Language Models Using Risk-Adjusted Confidence Scores

📄 arXiv: 2310.03283v1 📥 PDF

作者: Ke Shen, Mayank Kejriwal

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-05

💡 一句话要点

提出风险调整信心评分以提高大语言模型的鲁棒性

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

关键词: 大语言模型 风险评估 自然语言推理 风险调整 信心评分 模型鲁棒性 校准方法

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在处理自然语言推理任务时存在决策风险和复合风险，影响其在实际应用中的可靠性。
  2. 论文提出了一种风险中心的评估框架，并设计了风险调整校准方法DwD，以降低模型在推理过程中的风险。
  3. 实验结果表明，使用DwD后，模型能够额外处理20.1%的低风险推理任务，并跳过19.8%的高风险任务，显著提升了推理准确性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs），如ChatGPT，在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成就。然而，这些模型在实际应用中存在重要风险。本文定义并形式化了决策风险和复合风险两种风险类型，提出了一种风险中心的评估框架及四个新颖的评估指标，用于在领域内和领域外环境中评估LLMs的风险。最后，提出了一种名为DwD的风险调整校准方法，以帮助LLMs在整体自然语言推理（NLI）架构中最小化这些风险。通过对四个NLI基准、三个基线和两个LLMs（包括ChatGPT）的详细实验，展示了评估框架的实用性和DwD在降低决策风险和复合风险方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在自然语言推理任务中面临的决策风险和复合风险。现有方法未能系统性地评估和降低这些风险，导致模型在实际应用中表现不稳定。

核心思路：论文提出了一种风险中心的评估框架，定义了决策风险和复合风险，并通过风险调整校准方法DwD来优化模型的推理过程，以降低错误率。

技术框架：整体架构包括风险评估模块和风险调整模块。风险评估模块使用四个新颖的指标来评估模型在不同任务中的风险水平，而风险调整模块则应用DwD方法来校准模型的信心评分。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了风险调整校准方法DwD，它通过动态调整模型的信心评分来降低决策风险和复合风险，这一方法在现有技术中尚未被广泛探讨。

关键设计：在DwD方法中，设计了特定的损失函数以平衡风险与准确性，同时在模型训练过程中引入了风险评分的动态调整机制，以确保模型在推理时能够更准确地评估任务的风险。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用DwD方法后，模型能够处理额外20.1%的低风险推理任务，并成功跳过19.8%的高风险任务，显著提高了推理的准确性和可靠性。这些结果表明，DwD在降低决策风险和复合风险方面具有显著的效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融、医疗和法律等高风险决策场景，能够帮助大型语言模型在这些领域中提供更可靠的推理结果。通过降低模型的决策风险，提升其在实际应用中的安全性和有效性，未来可能推动更广泛的AI应用落地。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs), such as ChatGPT, have achieved impressive milestones in natural language processing (NLP). Despite their impressive performance, the models are known to pose important risks. As these models are deployed in real-world applications, a systematic understanding of different risks posed by these models on tasks such as natural language inference (NLI), is much needed. In this paper, we define and formalize two distinct types of risk: decision risk and composite risk. We also propose a risk-centric evaluation framework, and four novel metrics, for assessing LLMs on these risks in both in-domain and out-of-domain settings. Finally, we propose a risk-adjusted calibration method called DwD for helping LLMs minimize these risks in an overall NLI architecture. Detailed experiments, using four NLI benchmarks, three baselines and two LLMs, including ChatGPT, show both the practical utility of the evaluation framework, and the efficacy of DwD in reducing decision and composite risk. For instance, when using DwD, an underlying LLM is able to address an extra 20.1% of low-risk inference tasks (but which the LLM erroneously deems high-risk without risk adjustment) and skip a further 19.8% of high-risk tasks, which would have been answered incorrectly.