SCE: Scalable Consistency Ensembles Make Blackbox Large Language Model Generation More Reliable

📄 arXiv: 2503.10881v1 📥 PDF

作者: Jiaxin Zhang, Zhuohang Li, Wendi Cui, Kamalika Das, Bradley malin, Sricharan Kumar

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-13

💡 一句话要点

提出可扩展一致性集成（SCE）框架，提升黑盒大语言模型生成可靠性

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

关键词: 大语言模型 集成学习 一致性评估 语义相似度 可扩展性 黑盒模型 模型融合

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型集成方法计算开销大，难以高效利用多个LLM的优势。
  2. SCE框架通过SCE-CHECK和SCE-FUSION两个核心组件，评估并整合LLM输出，优化集体优势。
  3. 提出的YOPO技术将成对比较的推理复杂度从二次方降低到常数时间，提升可扩展性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）展现了卓越的性能，但由于其多样化的优势和劣势，没有哪个单一LLM能在所有任务中占据主导地位。集成多个LLM是生成可靠响应的一种有前景的方法，但传统的集成框架存在高计算开销。本文介绍了一种可扩展的一致性集成（SCE）框架，通过提示一致的输出来高效地集成LLM。SCE框架系统地评估和整合输出，通过两个核心组件产生一个有凝聚力的结果：SCE-CHECK，一种通过语义等价性来衡量响应对之间一致性的机制；以及SCE-FUSION，它巧妙地合并来自SCE-CHECK的最高排名的一致响应，以优化集体优势并减轻潜在的弱点。为了提高多个推理查询的可扩展性，我们进一步提出了一种名为“You Only Prompt Once”（YOPO）的新技术，该技术将成对比较的推理复杂度从二次方降低到常数时间。我们在不同的基准数据集上进行了广泛的实证评估，以证明该方法的有效性。值得注意的是，SCE-CHECK组件优于传统的基线，具有增强的性能和显著降低的计算开销。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型集成方法，例如简单投票或加权平均，计算复杂度高，尤其是在需要两两比较模型输出一致性时，复杂度会呈平方级增长。这限制了集成方法在大规模应用中的可行性，阻碍了充分利用多个LLM的优势。

核心思路：SCE的核心思路是通过一致性评估和融合来选择和组合多个LLM的输出。它假设如果多个LLM对同一个问题给出语义上一致的答案，那么这个答案更可能是正确的。通过评估不同LLM输出之间的一致性，并选择最一致的子集进行融合，可以提高生成结果的可靠性。

技术框架：SCE框架包含两个主要模块：SCE-CHECK和SCE-FUSION。SCE-CHECK负责评估不同LLM输出之间的一致性，它通过计算响应对之间的语义相似度来实现。SCE-FUSION则负责将SCE-CHECK选出的最一致的响应进行融合，生成最终的输出。此外，为了提高可扩展性，论文还提出了YOPO技术，用于降低一致性评估的计算复杂度。

关键创新：SCE的关键创新在于其可扩展的一致性评估方法。传统的两两比较方法复杂度高，而YOPO技术通过某种策略（论文中未明确说明具体策略，未知）将复杂度降低到常数级别，使得SCE能够高效地处理大量LLM的输出。此外，SCE-FUSION模块通过智能地融合一致的响应，进一步提升了生成结果的质量。

关键设计：关于SCE-CHECK中语义相似度的具体计算方法，论文中没有详细说明，可能使用了现有的语义相似度计算模型或方法（未知）。YOPO技术的具体实现细节也未在摘要中给出，需要查阅论文全文才能了解（未知）。SCE-FUSION模块的具体融合策略，例如加权平均或选择最佳响应，也需要在论文中进一步查找（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SCE-CHECK组件在性能上优于传统的基线方法，并且显著降低了计算开销。具体的性能提升幅度和对比的基线方法需要在论文中进一步查找（未知）。YOPO技术在降低计算复杂度方面的效果也需要在实验部分进行验证（未知）。

🎯 应用场景

SCE框架可应用于各种需要高可靠性的大语言模型生成任务，例如自动问答、文本摘要、机器翻译等。通过集成多个LLM的优势，SCE可以提高生成结果的准确性和一致性，减少错误和不确定性。该研究对于提升大语言模型在实际应用中的可靠性和可用性具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable performance, yet their diverse strengths and weaknesses prevent any single LLM from achieving dominance across all tasks. Ensembling multiple LLMs is a promising approach to generate reliable responses but conventional ensembling frameworks suffer from high computational overheads. This work introduces Scalable Consistency Ensemble (SCE), an efficient framework for ensembling LLMs by prompting consistent outputs. The SCE framework systematically evaluates and integrates outputs to produce a cohesive result through two core components: SCE-CHECK, a mechanism that gauges the consistency between response pairs via semantic equivalence; and SCE-FUSION, which adeptly merges the highest-ranked consistent responses from SCE-CHECK, to optimize collective strengths and mitigating potential weaknesses. To improve the scalability with multiple inference queries, we further propose ``{You Only Prompt Once}'' (YOPO), a novel technique that reduces the inference complexity of pairwise comparison from quadratic to constant time. We perform extensive empirical evaluations on diverse benchmark datasets to demonstrate \methodName's effectiveness. Notably, the \saccheckcomponent outperforms conventional baselines with enhanced performance and a significant reduction in computational overhead.