A Survey on Uncertainty Quantification of Large Language Models: Taxonomy, Open Research Challenges, and Future Directions
作者: Ola Shorinwa, Zhiting Mei, Justin Lidard, Allen Z. Ren, Anirudha Majumdar
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-12-07 (更新: 2025-07-01)
💡 一句话要点
综述：大语言模型不确定性量化方法，挑战与未来方向
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 不确定性量化 幻觉检测 可靠性评估 综述 深度学习 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有大语言模型容易产生幻觉，即自信地输出不正确信息，因此需要有效的不确定性量化方法来评估其可靠性。
- 本综述对现有大语言模型不确定性量化方法进行分类和总结，分析其优缺点，并统一不同方法以促进理解。
- 该研究强调了不确定性量化方法在聊天机器人、文本处理和机器人等领域的应用，并指出了未来研究的开放性挑战。
📝 摘要（中文）
大语言模型（LLMs）在内容生成、代码编写和常识推理方面的卓越性能，推动了其在社会各方面的广泛应用。然而，LLMs的整合也引发了对其可靠性和可信度的质疑，因为它们容易产生幻觉：看似合理但事实上不正确的响应，并且以惊人的自信表达出来。以往的研究表明，通过检查LLM对其相关提示的响应中的不确定性，可以检测到LLM产生的幻觉和其他非事实性响应，这推动了大量研究致力于量化LLM的不确定性。本综述旨在对现有的LLM不确定性量化方法进行广泛的回顾，识别其显著特征以及优缺点。我们在相关的分类法中呈现现有方法，统一表面上不同的方法，以帮助理解现有技术水平。此外，我们重点介绍了LLM不确定性量化方法的应用，涵盖聊天机器人和文本应用到机器人领域的具身人工智能应用。最后，我们总结了LLM不确定性量化中存在的开放性研究挑战，旨在激发未来的研究。
🔬 方法详解
问题定义：大语言模型（LLMs）虽然在各种任务中表现出色，但存在产生“幻觉”的问题，即生成看似合理但实际上不准确或不真实的回答。现有的LLM缺乏有效的不确定性量化方法，难以评估其输出的可靠性，这限制了LLM在安全敏感领域的应用。因此，如何准确量化LLM的不确定性，并利用这些信息来提高LLM的可靠性，是一个重要的研究问题。
核心思路：本综述的核心思路是对现有的LLM不确定性量化方法进行系统性的梳理和分类，分析各种方法的优缺点，并探讨其在不同领域的应用。通过统一不同方法，并识别开放性研究挑战，旨在为未来的研究提供指导。这种方法旨在促进对LLM不确定性的更深入理解，并推动相关技术的发展。
技术框架：该综述的技术框架主要包括以下几个部分：1) 对LLM不确定性量化方法进行分类，建立一个清晰的分类体系；2) 对每种方法进行详细的描述和分析，包括其原理、优点和缺点；3) 探讨这些方法在不同领域的应用，例如聊天机器人、文本处理和机器人；4) 总结当前研究的开放性挑战，并提出未来的研究方向。
关键创新：本综述的关键创新在于其系统性和全面性。它不仅对现有的LLM不确定性量化方法进行了全面的回顾，还对其进行了分类和比较，并探讨了其在不同领域的应用。此外，该综述还识别了当前研究的开放性挑战，并提出了未来的研究方向，为该领域的研究提供了重要的指导。
关键设计：本综述的关键设计在于其分类体系和分析框架。分类体系将现有的LLM不确定性量化方法分为不同的类别，例如基于概率的方法、基于集成的方法和基于度量的方法。分析框架则包括对每种方法的原理、优点和缺点的详细描述，以及对其在不同领域的应用的探讨。这些设计使得该综述能够对LLM不确定性量化方法进行系统性的梳理和分析。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本综述全面回顾了现有大语言模型不确定性量化方法，并进行了系统分类，为研究人员提供了清晰的概览。通过分析各种方法的优缺点，指出了当前研究的局限性，并提出了未来研究的开放性挑战，为后续研究提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种场景，包括提升聊天机器人的可靠性，减少文本生成中的错误信息，以及提高机器人在复杂环境中的决策能力。通过量化LLM的不确定性，可以更好地评估其输出的质量，从而在安全敏感领域（如医疗诊断、金融分析）中更安全地应用LLM。未来的研究可以进一步探索如何利用不确定性信息来改进LLM的训练和推理过程。
📄 摘要（原文）
The remarkable performance of large language models (LLMs) in content generation, coding, and common-sense reasoning has spurred widespread integration into many facets of society. However, integration of LLMs raises valid questions on their reliability and trustworthiness, given their propensity to generate hallucinations: plausible, factually-incorrect responses, which are expressed with striking confidence. Previous work has shown that hallucinations and other non-factual responses generated by LLMs can be detected by examining the uncertainty of the LLM in its response to the pertinent prompt, driving significant research efforts devoted to quantifying the uncertainty of LLMs. This survey seeks to provide an extensive review of existing uncertainty quantification methods for LLMs, identifying their salient features, along with their strengths and weaknesses. We present existing methods within a relevant taxonomy, unifying ostensibly disparate methods to aid understanding of the state of the art. Furthermore, we highlight applications of uncertainty quantification methods for LLMs, spanning chatbot and textual applications to embodied artificial intelligence applications in robotics. We conclude with open research challenges in uncertainty quantification of LLMs, seeking to motivate future research.