Multi-group Uncertainty Quantification for Long-form Text Generation
作者: Terrance Liu, Zhiwei Steven Wu
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-07-25 (更新: 2025-06-12)
备注: Updated to UAI 2025 camera ready version
💡 一句话要点
针对长文本生成，提出多组不确定性量化方法以提升子群体内的校准性和可靠性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长文本生成 不确定性量化 多重校准 共形预测 子群体分析
📋 核心要点
- 现有不确定性量化方法在LLM长文本生成中，难以保证在不同数据子群体内的可靠性。
- 论文提出组条件不确定性量化方法，利用子群体信息提升校准性和共形预测效果。
- 实验表明，该方法在子群体内显著提升了不确定性量化的准确性，并保持了整体性能。
📝 摘要（中文）
本文研究了大型语言模型(LLM)生成长文本时，不确定性量化方法在数据子群体中的表现。以人物传记生成为例，通过人口统计学属性（如性别）将生成文本划分为多个子群体。研究发现，传统的不确定性量化方法在整个数据集上表现良好，但在特定子群体中失效。为此，本文引入了组条件不确定性量化方法——多重校准和多重有效共形预测。实验结果表明，在各种方法中，额外的子群体信息能够持续改善子群体内的校准性和共形预测效果，同时保持整个数据集上的保证。由于校准、共形预测及其多组对应方法在长文本生成领域尚未得到充分探索，本文的结果构成该领域的一个基准。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决长文本生成中，传统不确定性量化方法在特定数据子群体（例如，按性别划分的传记）上失效的问题。现有方法虽然在整体数据集上表现良好，但无法保证在各个子群体内的校准性和可靠性，导致对不同群体生成的文本的信任度不一致。
核心思路：论文的核心思路是引入组条件不确定性量化方法，即多重校准和多重有效共形预测。这些方法利用额外的子群体信息，对不同群体分别进行不确定性量化，从而提升在各个子群体内的准确性。这样设计的目的是为了解决传统方法忽略群体差异，导致在特定群体上表现不佳的问题。
技术框架：整体框架包括以下几个步骤：1) 使用LLM生成长文本（人物传记）；2) 根据人口统计学属性（如性别）将生成文本划分为多个子群体；3) 使用传统的不确定性量化方法（如校准和共形预测）评估整体性能和子群体性能；4) 引入多重校准和多重有效共形预测方法，利用子群体信息进行不确定性量化；5) 比较不同方法在整体和子群体上的性能。
关键创新：最重要的技术创新点是将多重校准和多重有效共形预测方法应用于长文本生成领域。与现有方法相比，该方法能够利用子群体信息，对不同群体分别进行不确定性量化，从而提升在各个子群体内的准确性。这解决了传统方法忽略群体差异，导致在特定群体上表现不佳的问题。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用人物传记生成作为测试平台；2) 选择人口统计学属性（如性别）作为划分群体的依据；3) 采用多重校准和多重有效共形预测作为组条件不确定性量化方法；4) 使用标准的校准和共形预测指标评估性能，并比较不同方法在整体和子群体上的表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，传统的不确定性量化方法在整个数据集上表现良好，但在特定子群体中失效。引入多重校准和多重有效共形预测后，子群体内的校准性和共形预测效果得到显著改善，同时保持了整个数据集上的保证。这表明利用子群体信息可以有效提升不确定性量化的准确性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要生成长文本的场景，例如新闻报道、故事创作、法律文件生成等。通过提高子群体内的不确定性量化准确性，可以增强用户对生成文本的信任度，并减少因不准确信息造成的潜在风险。未来，该方法可以扩展到其他类型的数据和任务中，并与其他技术（如对抗训练）相结合，进一步提升生成文本的质量和可靠性。
📄 摘要（原文）
While past works have shown how uncertainty quantification can be applied to large language model (LLM) outputs, the question of whether resulting uncertainty guarantees still hold within sub-groupings of data remains open. In our work, given some long-form text generated by an LLM, we study uncertainty at both the level of individual claims contained within the output (via calibration) and across the entire output itself (via conformal prediction). Using biography generation as a testbed for this study, we derive a set of (demographic) attributes (e.g., whether some text describes a man or woman) for each generation to form such "subgroups" of data. We find that although canonical methods for both types of uncertainty quantification perform well when measuring across the entire dataset, such guarantees break down when examining particular subgroups. Having established this issue, we invoke group-conditional methods for uncertainty quantification -- multicalibration and multivalid conformal prediction -- and find that across a variety of approaches, additional subgroup information consistently improves calibration and conformal prediction within subgroups (while crucially retaining guarantees across the entire dataset). As the problems of calibration, conformal prediction, and their multi-group counterparts have not been extensively explored in the context of long-form text generation, we consider these results to form a benchmark for this setting.