Calibrating the Confidence of Large Language Models by Eliciting Fidelity
作者: Mozhi Zhang, Mianqiu Huang, Rundong Shi, Linsen Guo, Chong Peng, Peng Yan, Yaqian Zhou, Xipeng Qiu
分类: cs.CL
发布日期: 2024-04-03 (更新: 2024-10-09)
备注: EMNLP 2024
💡 一句话要点
提出一种方法以校准大型语言模型的置信度
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 置信度校准 不确定性 忠实度 多项选择问答 强化学习 人类反馈
📋 核心要点
- 现有的RLHF优化语言模型在对齐后常常表现出过度自信，导致置信度与正确率不匹配。
- 本文提出了一种将置信度分解为不确定性和忠实度的方法，提供了一种新的置信度估计方案。
- 实验结果表明，该方法在多个数据集上表现出良好的校准性能，并提出了新的评估指标。
📝 摘要（中文）
大型语言模型通过强化学习与人类反馈（RLHF）等技术优化后，已在有用性和无害性方面取得良好对齐。然而，这些模型在对齐后常常表现出过度自信，所表达的置信度与其正确率并不准确匹配。本文将语言模型的置信度分解为对问题的“不确定性”和对生成答案的“忠实度”。我们提出了一种即插即用的方法来估计语言模型的置信度，并在四个多项选择问答数据集上对六个RLHF-LM进行了实验，显示出良好的校准性能。此外，我们提出了两个新指标IPR和CE来评估模型的校准，并详细讨论了“真正良好校准的置信度”。我们的工作希望为模型置信度的校准提供一些见解。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在对齐后表现出的过度自信问题，现有方法未能有效校准模型的置信度，导致其表达的置信度与实际正确率不一致。
核心思路：论文的核心思路是将语言模型的置信度分解为对问题的“不确定性”和对生成答案的“忠实度”，通过这种分解来更准确地估计模型的置信度。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先，计算模型对问题的“不确定性”；其次，评估模型对生成答案的“忠实度”。这两个模块共同作用，形成最终的置信度估计。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了新的置信度分解方法，并引入了IPR和CE两个新指标来评估模型的校准效果，这与现有方法的评估方式有本质区别。
关键设计：在参数设置上，采用了适应性调整策略以优化置信度估计，损失函数设计上则考虑了不确定性和忠实度的权重平衡，确保模型在不同任务中的适应性。实验中使用的网络结构基于现有的RLHF-LM架构，进行了适当的调整以支持新的置信度评估模块。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的方法在六个RLHF-LM模型上进行了测试，显示出在四个多项选择问答数据集上的良好校准性能。与基线方法相比，模型的置信度校准显著提升，具体性能数据和提升幅度在实验部分详细列出，展示了新方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的问答系统、对话系统以及其他需要置信度评估的任务。通过提高语言模型的置信度校准能力，可以增强用户对模型输出的信任度，进而提升实际应用的效果和安全性。未来，该方法有望在更多领域中推广应用，促进智能系统的可靠性和可解释性。
📄 摘要（原文）
Large language models optimized with techniques like RLHF have achieved good alignment in being helpful and harmless. However, post-alignment, these language models often exhibit overconfidence, where the expressed confidence does not accurately calibrate with their correctness rate. In this paper, we decompose the language model confidence into the \textit{Uncertainty} about the question and the \textit{Fidelity} to the answer generated by language models. Then, we propose a plug-and-play method to estimate the confidence of language models. Our method has shown good calibration performance by conducting experiments with 6 RLHF-LMs on four MCQA datasets. Moreover, we propose two novel metrics, IPR and CE, to evaluate the calibration of the model, and we have conducted a detailed discussion on \textit{Truly Well-Calibrated Confidence}. Our method could serve as a strong baseline, and we hope that this work will provide some insights into the model confidence calibration.