Semantic uncertainty in advanced decoding methods for LLM generation

📄 arXiv: 2506.17296v1 📥 PDF

作者: Darius Foodeei, Simin Fan, Martin Jaggi

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-06-17

💡 一句话要点

提出解码方法以解决大语言模型生成中的语义不确定性问题

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

关键词: 大型语言模型 解码方法 语义不确定性 推测采样 思维链解码 代码生成 文本摘要 模型输出质量

📋 核心要点

  1. 现有解码方法在生成多样性与准确性之间存在权衡，导致模型输出的可靠性不足。
  2. 论文提出了推测采样和思维链解码等新解码策略，以增强语义探索和输出质量。
  3. 实验结果显示，CoT解码在代码生成任务中提升了48.8%的Pass@2率，推测采样在摘要任务中获得了更高的ROUGE分数。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了大型语言模型（LLM）输出中的语义不确定性，重点关注新兴的解码技术，如推测采样和思维链（CoT）解码。通过在问答、摘要和代码生成任务上的实验，我们分析了不同解码策略如何影响模型输出的多样性和可靠性。研究发现，尽管CoT解码展示了更高的语义多样性，但其预测熵较低，表明结构化探索可以导致更自信和准确的输出。在代码生成任务中，Pass@2的提升达到了48.8%，尽管与参考解决方案的对齐度较低。对于摘要任务，推测采样表现尤为有效，获得了更优的ROUGE分数，同时保持了适度的语义多样性。这些结果挑战了关于语言模型输出多样性与准确性之间权衡的传统假设，表明适当结构化的解码方法可以在保持或提高输出质量的同时增加语义探索。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型生成过程中存在的语义不确定性问题，现有方法在多样性与准确性之间的权衡导致输出质量不稳定。

核心思路：通过引入推测采样和思维链解码等新型解码策略，论文旨在实现更高的语义多样性和更低的预测熵，从而提高模型输出的可靠性。

技术框架：研究采用实验方法，针对问答、摘要和代码生成任务，比较不同解码策略的效果。主要模块包括数据预处理、模型训练、解码策略应用及结果评估。

关键创新：论文的核心创新在于提出了结构化的解码方法，挑战了传统的多样性与准确性权衡假设，展示了如何通过适当的解码策略实现更高的输出质量。

关键设计：在实验中，使用了特定的参数设置和损失函数，以优化模型在不同任务上的表现，特别是在代码生成和摘要任务中，确保了输出的多样性与准确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，思维链解码在代码生成任务中实现了48.8%的Pass@2率提升，尽管与参考解决方案的对齐度较低。同时，推测采样在摘要任务中获得了更高的ROUGE分数，证明了其在语义多样性和输出质量上的有效性。

🎯 应用场景

该研究的成果在实际应用中具有重要价值，尤其是在需要生成多样化且可靠的文本输出的场景，如智能问答系统、自动摘要生成和代码自动化等领域。未来，这些解码方法可能会推动语言模型在更广泛应用中的有效性和可靠性。

📄 摘要（原文）

This study investigates semantic uncertainty in large language model (LLM) outputs across different decoding methods, focusing on emerging techniques like speculative sampling and chain-of-thought (CoT) decoding. Through experiments on question answering, summarization, and code generation tasks, we analyze how different decoding strategies affect both the diversity and reliability of model outputs. Our findings reveal that while CoT decoding demonstrates higher semantic diversity, it maintains lower predictive entropy, suggesting that structured exploration can lead to more confident and accurate outputs. This is evidenced by a 48.8% improvement in code generation Pass@2 rates, despite lower alignment with reference solutions. For summarization tasks, speculative sampling proved particularly effective, achieving superior ROUGE scores while maintaining moderate semantic diversity. Our results challenge conventional assumptions about trade-offs between diversity and accuracy in language model outputs, demonstrating that properly structured decoding methods can increase semantic exploration while maintaining or improving output quality. These findings have significant implications for deploying language models in practical applications where both reliability and diverse solution generation are crucial.