Label-Confidence-Aware Uncertainty Estimation in Natural Language Generation

📄 arXiv: 2412.07255v1 📥 PDF

作者: Qinhong Lin, Linna Zhou, Zhongliang Yang, Yuang Cai

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-12-10

💡 一句话要点

提出标签置信度感知的不确定性估计方法，提升自然语言生成模型的可靠性。

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

关键词: 自然语言生成 不确定性量化 标签置信度 Kullback-Leibler散度 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有不确定性量化方法忽略了贪婪解码带来的标签偏差，导致不准确的可靠性评估。
  2. 提出标签置信度感知的（LCA）不确定性估计，利用KL散度连接样本和标签来源。
  3. 实验表明，该方法能有效捕捉采样结果和标签来源的差异，提升不确定性估计效果。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在生成任务中表现出强大的能力，但由于其产生幻觉性回复的倾向，也带来了潜在的风险。不确定性量化（UQ）是对模型输出可靠性的评估，对于确保AI系统的安全性和鲁棒性至关重要。最近的研究主要集中于通过分析不同采样条件下输出熵与相应标签之间的关系来研究模型的不确定性。然而，这些方法主要关注于精确测量模型熵以捕捉响应特征，常常忽略了贪婪解码结果（即模型标签的来源）相关的不确定性，这可能导致有偏的分类结果。在本文中，我们探讨了贪婪解码引入的偏差，并提出了一种基于Kullback-Leibler（KL）散度的标签置信度感知（LCA）不确定性估计方法，该方法连接了样本和标签来源，从而提高了不确定性评估的可靠性和稳定性。我们在一系列流行的LLM和NLP数据集上的实证评估表明，不同的标签来源确实会影响分类，并且我们的方法可以有效地捕捉采样结果和标签来源的差异，从而展示了更有效的不确定性估计。

🔬 方法详解

问题定义：现有自然语言生成模型的不确定性量化方法，主要依赖于分析模型输出的熵，以评估生成结果的可靠性。然而，这些方法忽略了一个关键问题：模型标签（通常由贪婪解码产生）本身也存在不确定性。贪婪解码可能产生次优解，导致标签存在偏差，进而影响不确定性评估的准确性。现有方法未能充分考虑标签来源的不确定性，导致评估结果可能存在偏差。

核心思路：本文的核心思路是引入“标签置信度感知”的概念，即在不确定性量化过程中，不仅要考虑模型输出的熵，还要考虑生成标签本身的置信度。通过衡量模型采样结果与标签来源之间的差异，可以更准确地评估模型的不确定性。具体来说，论文利用Kullback-Leibler（KL）散度来度量这种差异，从而实现对标签置信度的量化。

技术框架：该方法的核心在于计算模型采样结果与标签来源之间的KL散度。首先，使用不同的采样策略（例如，top-k采样、nucleus采样）从模型中生成多个样本。然后，计算每个样本与贪婪解码产生的标签之间的KL散度。最后，将这些KL散度值作为不确定性估计的指标。整体流程包括：1）使用贪婪解码生成标签；2）使用不同的采样策略生成多个样本；3）计算每个样本与标签之间的KL散度；4）使用KL散度作为不确定性估计的指标。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将标签来源的不确定性纳入了不确定性量化框架。与现有方法只关注模型输出的熵不同，该方法同时考虑了模型输出和标签来源的不确定性，从而更全面地评估模型的不确定性。本质区别在于，现有方法假设标签是完全可靠的，而该方法则认为标签本身也存在不确定性，需要进行量化。

关键设计：关键设计包括：1）使用KL散度作为衡量样本与标签之间差异的指标。KL散度能够有效地度量两个概率分布之间的差异，适用于衡量模型采样结果与标签之间的差异。2）选择合适的采样策略生成多个样本。不同的采样策略会影响生成样本的多样性，从而影响不确定性估计的准确性。3）对KL散度值进行归一化处理，使其具有可比性。4）将KL散度值与模型输出的熵结合起来，形成更全面的不确定性估计指标（虽然摘要中没有明确提及，但可以推测可能存在这种结合）。

🖼️ 关键图片

img_0

📊 实验亮点

论文通过在多个流行的LLM和NLP数据集上进行实验，证明了该方法的有效性。实验结果表明，不同的标签来源确实会影响分类结果，并且该方法能够有效地捕捉采样结果和标签来源的差异，从而实现更有效的不确定性估计。具体的性能提升数据未知，但论文强调了该方法在捕捉标签来源差异方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种自然语言生成任务中，例如机器翻译、文本摘要、对话生成等。通过提高模型不确定性估计的准确性，可以有效降低模型产生幻觉性回复的风险，提升AI系统的安全性和可靠性。该方法有助于构建更值得信赖的AI系统，并促进其在医疗、金融等关键领域的应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) display formidable capabilities in generative tasks but also pose potential risks due to their tendency to generate hallucinatory responses. Uncertainty Quantification (UQ), the evaluation of model output reliability, is crucial for ensuring the safety and robustness of AI systems. Recent studies have concentrated on model uncertainty by analyzing the relationship between output entropy under various sampling conditions and the corresponding labels. However, these methods primarily focus on measuring model entropy with precision to capture response characteristics, often neglecting the uncertainties associated with greedy decoding results-the sources of model labels, which can lead to biased classification outcomes. In this paper, we explore the biases introduced by greedy decoding and propose a label-confidence-aware (LCA) uncertainty estimation based on Kullback-Leibler (KL) divergence bridging between samples and label source, thus enhancing the reliability and stability of uncertainty assessments. Our empirical evaluations across a range of popular LLMs and NLP datasets reveal that different label sources can indeed affect classification, and that our approach can effectively capture differences in sampling results and label sources, demonstrating more effective uncertainty estimation.