Confidence Under the Hood: An Investigation into the Confidence-Probability Alignment in Large Language Models

📄 arXiv: 2405.16282v5 📥 PDF

作者: Abhishek Kumar, Robert Morabito, Sanzhar Umbet, Jad Kabbara, Ali Emami

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-05-25 (更新: 2024-06-15)

备注: 9 pages (excluding references), accepted to ACL 2024 Main Conference

💡 一句话要点

提出信心-概率对齐概念以提升大语言模型的可靠性

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

关键词: 大型语言模型 信心评估 概率对齐 自我评估 模型可信度

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有大型语言模型在生成响应时，其内部信心与外部表达的信心之间的对齐性尚未得到充分研究，影响了模型的可靠性。
  2. 方法要点：本文提出信心-概率对齐的概念，通过多种提示技术和结构化评估尺度，探讨模型内部信心与表达信心的关系。
  3. 实验或效果：在分析的模型中，GPT-4展现出最佳的信心-概率对齐，Spearman's $ ho$平均值为0.42，表明其在多任务中的可靠性较高。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的广泛应用，理解其对生成响应的自我评估信心变得愈发重要，因为这与模型输出的可靠性密切相关。本文引入了信心-概率对齐的概念，连接LLM的内部信心（通过标记概率量化）与模型在被询问其确定性时所表达的信心。通过使用多种数据集和促使模型内省的提示技术，我们探讨了模型内部信心与表达信心之间的对齐情况。分析结果显示，OpenAI的GPT-4在多项任务中表现出最强的信心-概率对齐，平均Spearman's $ ho$为0.42。我们的研究为LLMs的风险评估提供了支持，并加深了对模型可信度的理解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在生成响应时，内部信心与外部表达信心之间缺乏对齐的问题。现有方法未能有效评估模型的自我信心，导致输出结果的可靠性受到质疑。

核心思路：论文提出信心-概率对齐的概念，旨在通过量化模型的内部信心（标记概率）与其表达的信心之间的关系，来提升模型输出的可信度。通过促使模型进行内省，探索其自我评估的准确性。

技术框架：研究采用多种数据集和提示技术，设计了结构化的评估尺度来量化模型的信心。主要模块包括数据集准备、提示设计、信心评估和结果分析。

关键创新：最重要的技术创新在于引入信心-概率对齐的概念，系统性地探讨了模型内部信心与外部表达信心之间的关系，这在现有文献中尚属首次。

关键设计：在实验中，采用了结构化评估尺度来量化信心，并设计了多种提示方式以引导模型进行自我评估，确保了评估的全面性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，OpenAI的GPT-4在信心-概率对齐方面表现最佳，平均Spearman's $ ho$达到0.42，显著高于其他模型。这一发现表明，GPT-4在多种任务中展现出较高的自我信心评估能力，提升了其输出的可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、自动化内容生成和决策支持系统等。通过提升大型语言模型的信心评估能力，可以增强其在实际应用中的可靠性，从而提高用户的信任度和满意度。未来，该研究可能推动更为安全和可信的人工智能系统的开发。

📄 摘要（原文）

As the use of Large Language Models (LLMs) becomes more widespread, understanding their self-evaluation of confidence in generated responses becomes increasingly important as it is integral to the reliability of the output of these models. We introduce the concept of Confidence-Probability Alignment, that connects an LLM's internal confidence, quantified by token probabilities, to the confidence conveyed in the model's response when explicitly asked about its certainty. Using various datasets and prompting techniques that encourage model introspection, we probe the alignment between models' internal and expressed confidence. These techniques encompass using structured evaluation scales to rate confidence, including answer options when prompting, and eliciting the model's confidence level for outputs it does not recognize as its own. Notably, among the models analyzed, OpenAI's GPT-4 showed the strongest confidence-probability alignment, with an average Spearman's $\hatρ$ of 0.42, across a wide range of tasks. Our work contributes to the ongoing efforts to facilitate risk assessment in the application of LLMs and to further our understanding of model trustworthiness.