Quantifying Uncertainty in Natural Language Explanations of Large Language Models for Question Answering
作者: Yangyi Li, Mengdi Huai
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2025-09-18
💡 一句话要点
针对大语言模型问答解释，提出一种自然语言解释不确定性量化框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自然语言解释 不确定性量化 大型语言模型 问答系统 模型可解释性
📋 核心要点
- 现有自然语言解释方法缺乏有效的不确定性量化，难以评估解释的可信度。
- 提出一种新颖的不确定性估计框架，为自然语言解释提供有效的不确定性保证，且模型无关。
- 设计鲁棒的不确定性估计方法，即使存在噪声干扰，也能保持不确定性保证的有效性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在问答（QA）任务中表现出强大的能力，能够提供简洁、上下文相关的答案。由于复杂LLM缺乏透明性，激发了大量研究，旨在开发解释大型语言模型行为的方法。在现有的解释方法中，自然语言解释因其能够以自解释的方式解释LLM，并且即使在模型是闭源的情况下也能理解模型行为而脱颖而出。然而，尽管取得了这些有希望的进展，但目前还没有研究如何为这些生成的自然语言解释提供有效的不确定性保证。这种不确定性量化对于理解这些解释背后的置信度至关重要。值得注意的是，由于LLM的自回归生成过程以及医疗查询中存在的噪声，为自然语言解释生成有效的不确定性估计尤其具有挑战性。为了弥合这一差距，在这项工作中，我们首先为这些生成的自然语言解释提出了一种新的不确定性估计框架，该框架以事后和模型无关的方式提供有效的不确定性保证。此外，我们还设计了一种新的鲁棒不确定性估计方法，即使在噪声下也能保持有效的不确定性保证。在QA任务上的大量实验证明了我们方法的预期性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在问答（QA）任务中，使用自然语言进行解释时，缺乏有效的不确定性量化的问题。现有方法无法提供关于解释可靠性的置信度信息，尤其是在医疗等高风险领域，这限制了LLM解释的可信度和应用。
核心思路：论文的核心思路是提出一种事后（post-hoc）和模型无关（model-agnostic）的不确定性估计框架，该框架能够量化自然语言解释的不确定性，并提供有效的不确定性保证。通过这种方式，用户可以了解解释的可信度，从而做出更明智的决策。
技术框架：该框架包含以下主要阶段：1) 使用LLM生成自然语言解释；2) 利用论文提出的不确定性估计方法，对生成的解释进行不确定性量化；3) 提供不确定性保证，例如置信区间或概率分布，以评估解释的可靠性。此外，论文还设计了一种鲁棒的不确定性估计方法，以应对医疗查询中常见的噪声。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一种新的不确定性估计框架，该框架能够为LLM生成的自然语言解释提供有效的不确定性保证。与现有方法不同，该框架是事后和模型无关的，这意味着它可以应用于任何LLM，而无需修改模型本身。此外，论文还提出了一种鲁棒的不确定性估计方法，以应对噪声干扰。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 具体的不确定性量化方法，例如基于bootstrap或贝叶斯推断的方法；2) 鲁棒性设计的具体实现，例如使用对抗训练或数据增强技术来提高模型对噪声的抵抗能力；3) 评估不确定性保证有效性的指标，例如覆盖率（coverage）和区间宽度（interval width）。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文正文中详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在问答任务上的大量实验，验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够提供有效的不确定性保证，并且在存在噪声的情况下，鲁棒性估计方法仍然能够保持良好的性能。具体的性能数据和对比基线在论文正文中详细描述。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于医疗诊断、金融风控等高风险领域，帮助用户评估LLM解释的可信度，从而做出更明智的决策。通过量化解释的不确定性，可以提高LLM在这些领域的应用安全性，并促进人机协作。未来，该方法可以扩展到其他类型的LLM解释，例如视觉解释和代码解释。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have shown strong capabilities, enabling concise, context-aware answers in question answering (QA) tasks. The lack of transparency in complex LLMs has inspired extensive research aimed at developing methods to explain large language behaviors. Among existing explanation methods, natural language explanations stand out due to their ability to explain LLMs in a self-explanatory manner and enable the understanding of model behaviors even when the models are closed-source. However, despite these promising advancements, there is no existing work studying how to provide valid uncertainty guarantees for these generated natural language explanations. Such uncertainty quantification is critical in understanding the confidence behind these explanations. Notably, generating valid uncertainty estimates for natural language explanations is particularly challenging due to the auto-regressive generation process of LLMs and the presence of noise in medical inquiries. To bridge this gap, in this work, we first propose a novel uncertainty estimation framework for these generated natural language explanations, which provides valid uncertainty guarantees in a post-hoc and model-agnostic manner. Additionally, we also design a novel robust uncertainty estimation method that maintains valid uncertainty guarantees even under noise. Extensive experiments on QA tasks demonstrate the desired performance of our methods.