A Survey of Uncertainty Estimation in LLMs: Theory Meets Practice

📄 arXiv: 2410.15326v1 📥 PDF

作者: Hsiu-Yuan Huang, Yutong Yang, Zhaoxi Zhang, Sanwoo Lee, Yunfang Wu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-20

备注: 9 pages

💡 一句话要点

综述LLM不确定性估计：理论与实践相结合，提升模型应用可信度

🎯 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 贝叶斯推断 信息论 集成学习 分布外检测 数据标注

📋 核心要点

  1. 现有LLM不确定性估计方法多为启发式，缺乏系统分类和理论支撑，限制了模型可信度。
  2. 本综述从贝叶斯推断、信息论等理论视角出发，对现有方法进行分类，并探讨其在LLM中的应用。
  3. 该研究旨在为LLM开发更可靠的不确定性估计方法，提升模型在实际应用中的性能和可信度。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLM）的不断发展，理解和量化其预测中的不确定性对于提高应用的可信度至关重要。然而，现有的LLM不确定性估计文献通常依赖于启发式方法，缺乏对这些方法的系统分类。本综述阐明了不确定性和置信度的定义，强调了它们之间的区别以及对模型预测的影响。在此基础上，我们整合了贝叶斯推断、信息论和集成策略等理论视角，对源自启发式方法的各种不确定性估计方法进行分类。此外，我们还探讨了将这些方法应用于LLM时出现的挑战。我们还探索了将不确定性纳入各种应用的技术，包括分布外检测、数据标注和问题澄清。我们的综述从定义和理论角度提供了对不确定性估计的见解，有助于全面理解LLM中这一关键方面。我们的目标是激发为实际场景中的LLM开发更可靠和有效的不确定性估计方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在生成文本时，其预测结果往往伴随着不确定性。这种不确定性会影响LLM在各种下游任务中的可靠性和可信度。现有的不确定性估计方法大多是基于启发式的，缺乏系统的理论框架，难以评估和改进。因此，如何系统地理解和量化LLM预测中的不确定性，并将其应用于实际场景，是一个重要的研究问题。

核心思路：本综述的核心思路是将现有的LLM不确定性估计方法与理论基础相结合，从而提供一个更全面和深入的理解。具体来说，该综述从定义上区分了不确定性和置信度，并从贝叶斯推断、信息论和集成策略等理论角度对各种启发式方法进行了分类。通过这种方式，该综述旨在弥合理论与实践之间的差距，并为未来的研究提供指导。

技术框架：该综述的技术框架主要包括以下几个部分：1) 定义不确定性和置信度，并区分它们之间的区别；2) 从理论角度（如贝叶斯推断、信息论）对现有的不确定性估计方法进行分类；3) 探讨将这些方法应用于LLM时遇到的挑战；4) 研究如何将不确定性信息融入到各种应用中，如分布外检测、数据标注和问题澄清。

关键创新：该综述的关键创新在于它提供了一个系统化的视角来理解和分类LLM的不确定性估计方法。与以往的研究不同，该综述不仅关注启发式方法，还试图将这些方法与理论基础联系起来。这种理论与实践相结合的方法有助于更好地理解LLM的不确定性，并为未来的研究提供更坚实的基础。

关键设计：该综述的关键设计在于其分类框架，该框架基于不同的理论视角（如贝叶斯推断、信息论）对现有的不确定性估计方法进行分类。此外，该综述还关注了将不确定性信息融入到各种应用中的技术，例如，如何利用不确定性信息来提高分布外检测的准确性，或者如何利用不确定性信息来改进数据标注的质量。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节取决于具体的不确定性估计方法和应用场景，该综述并未深入探讨这些细节。

📊 实验亮点

该综述系统性地整理了LLM不确定性估计方法，并从理论角度进行了分类，弥补了现有研究的不足。它为研究人员提供了一个全面的视角，有助于开发更可靠和有效的不确定性估计方法，从而提升LLM在实际应用中的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，例如：提高LLM在开放域问答、对话系统等任务中的可靠性；辅助数据标注，减少人工成本；增强模型对分布外数据的鲁棒性。未来，更可靠的不确定性估计方法将推动LLM在安全敏感领域的应用，如医疗诊断、金融风控等。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) continue to evolve, understanding and quantifying the uncertainty in their predictions is critical for enhancing application credibility. However, the existing literature relevant to LLM uncertainty estimation often relies on heuristic approaches, lacking systematic classification of the methods. In this survey, we clarify the definitions of uncertainty and confidence, highlighting their distinctions and implications for model predictions. On this basis, we integrate theoretical perspectives, including Bayesian inference, information theory, and ensemble strategies, to categorize various classes of uncertainty estimation methods derived from heuristic approaches. Additionally, we address challenges that arise when applying these methods to LLMs. We also explore techniques for incorporating uncertainty into diverse applications, including out-of-distribution detection, data annotation, and question clarification. Our review provides insights into uncertainty estimation from both definitional and theoretical angles, contributing to a comprehensive understanding of this critical aspect in LLMs. We aim to inspire the development of more reliable and effective uncertainty estimation approaches for LLMs in real-world scenarios.