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论证型LLM中的应用效果尚不明确，需要系统评估。
  2. 本文提出一种新颖的实验流程，用于评估不同不确定性量化方法在论证型LLM中的有效性。
  3. 实验结果表明，简单的直接提示方法在论证型LLM中表现优于更复杂的不确定性量化方法。

📝 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方法可能过于复杂，或者不适用于ArgLLM这种基于论证的决策框架。因此，需要一种评估UQ方法在ArgLLM中性能的有效方法，并确定哪种UQ策略最适合ArgLLM。

核心思路：论文的核心思路是通过将不同的LLM UQ方法集成到ArgLLM中，并在声明验证任务上评估ArgLLM的性能，从而间接评估UQ方法的有效性。通过比较不同UQ方法下ArgLLM的性能，可以确定哪种UQ方法能够更好地提高ArgLLM的可靠性和准确性。此外，实验过程本身也是一种评估UQ方法有效性的新方法。

技术框架：整体框架包括以下步骤：1) 选择一组LLM UQ方法；2) 将这些UQ方法集成到ArgLLM中；3) 在声明验证任务上评估ArgLLM的性能；4) 分析实验结果，比较不同UQ方法的性能。ArgLLM框架本身基于计算论证，用于进行决策。

关键创新：论文的创新点在于：1) 将LLM UQ方法集成到ArgLLM中，探索了UQ在基于论证的决策框架中的应用；2) 提出了一种新颖的实验流程，用于评估UQ方法在ArgLLM中的有效性，尤其是在处理复杂和有争议的声明时；3) 实验结果表明，简单的直接提示方法在ArgLLM中表现优于更复杂的方法，这挑战了人们对UQ方法复杂性的认知。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择合适的声明验证任务作为评估基准；2) 选择具有代表性的LLM UQ方法进行比较，包括直接提示等简单方法和更复杂的方法；3) 设计合理的实验指标来评估ArgLLM的性能，例如准确率、召回率等；4) 对实验结果进行统计分析，以确定不同UQ方法之间的显著性差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在论证型LLM中，简单的直接提示方法在声明验证任务上表现优于更复杂的不确定性量化方法。这一发现挑战了人们对UQ方法复杂性的认知，并为在ArgLLM中选择UQ策略提供了新的思路。具体性能数据未在摘要中给出，需要查阅原文。

🎯 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、法律判决等领域。通过集成有效的不确定性量化方法，可以提高决策的准确性和透明度，增强用户对决策结果的信任度。未来的研究可以探索更先进的UQ方法，并将其应用于更复杂的论证型LLM中。

📄 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.