Evaluating Uncertainty Quantification Methods in Argumentative Large Language Models

📄 arXiv: 2510.02339v1 📥 PDF

作者: Kevin Zhou, Adam Dejl, Gabriel Freedman, Lihu Chen, Antonio Rago, Francesca Toni

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-26

备注: Accepted at EMNLP Findings 2025

💡 一句话要点

评估论证型大语言模型中不确定性量化方法的有效性

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

关键词: 不确定性量化 大语言模型 论证型LLM 可解释性 声明验证

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型不确定性量化方法在复杂论证场景下表现不足，可靠性面临挑战。
  2. 本文提出在论证型大语言模型框架下评估不确定性量化方法，以验证声明的可靠性。
  3. 实验表明，简单的直接提示方法在论证型大语言模型中优于复杂的量化方法。

📝 摘要（中文）

在大语言模型(LLM)中进行不确定性量化(UQ)的研究对于保证这项突破性技术的可靠性至关重要。本文探讨了将LLM UQ方法集成到论证型LLM(ArgLLM)中，ArgLLM是一种基于计算论证进行决策的可解释LLM框架，其中UQ起着关键作用。我们通过实验评估了ArgLLM在使用不同LLM UQ方法时在声明验证任务上的性能，从而评估UQ方法的有效性。此外，实验过程本身也是一种评估UQ方法有效性的新方法，尤其是在存在复杂且可能存在争议的陈述时。结果表明，尽管其简单性，直接提示是ArgLLM中一种有效的UQ策略，其性能优于更复杂的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估不同不确定性量化（UQ）方法在论证型大语言模型（ArgLLM）中的有效性。现有的UQ方法在处理复杂和有争议的陈述时，其有效性难以评估，并且可能无法提供可靠的不确定性估计。因此，需要一种新的方法来评估UQ方法在ArgLLM中的性能，特别是在涉及复杂论证的场景中。

核心思路：论文的核心思路是将不同的LLM UQ方法集成到ArgLLM框架中，并使用声明验证任务来评估它们的性能。通过比较不同UQ方法在ArgLLM中的表现，可以评估这些UQ方法在处理复杂论证时的有效性。此外，论文还提出了一种新的实验程序，用于评估UQ方法，该程序特别适用于涉及复杂和有争议的陈述的情况。

技术框架：整体框架包括以下几个步骤：1) 选择一组LLM UQ方法；2) 将这些UQ方法集成到ArgLLM框架中；3) 使用声明验证任务来评估ArgLLM的性能；4) 分析实验结果，以评估不同UQ方法的有效性。ArgLLM框架本身基于计算论证，它使用论证结构来表示和评估声明的可靠性。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种新的方法来评估LLM UQ方法，该方法基于ArgLLM框架和声明验证任务。这种方法特别适用于评估UQ方法在处理复杂和有争议的陈述时的有效性。此外，论文还发现，尽管其简单性，直接提示是一种有效的UQ策略，其性能优于更复杂的方法。

关键设计：论文的关键设计包括选择合适的LLM UQ方法、设计合适的声明验证任务、以及使用适当的评估指标来衡量ArgLLM的性能。论文还特别关注如何处理复杂和有争议的陈述，例如使用论证结构来表示和评估这些陈述的可靠性。

📊 实验亮点

实验结果表明，在论证型大语言模型中，简单的直接提示方法在不确定性量化方面表现出色，甚至优于更复杂的量化方法。这一发现挑战了传统观念，表明在特定场景下，简单的方法可能更有效。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要高可靠性和可解释性的决策支持系统，例如医疗诊断、金融风险评估和法律推理等领域。通过量化大语言模型在论证过程中的不确定性，可以提高决策的透明度和可信度，并为未来的可信人工智能系统奠定基础。

📄 摘要（原文）

Research in uncertainty quantification (UQ) for large language models (LLMs) is increasingly important towards guaranteeing the reliability of this groundbreaking technology. We explore the integration of LLM UQ methods in argumentative LLMs (ArgLLMs), an explainable LLM framework for decision-making based on computational argumentation in which UQ plays a critical role. We conduct experiments to evaluate ArgLLMs' performance on claim verification tasks when using different LLM UQ methods, inherently performing an assessment of the UQ methods' effectiveness. Moreover, the experimental procedure itself is a novel way of evaluating the effectiveness of UQ methods, especially when intricate and potentially contentious statements are present. Our results demonstrate that, despite its simplicity, direct prompting is an effective UQ strategy in ArgLLMs, outperforming considerably more complex approaches.