On the Role of Unobserved Sequences on Sample-based Uncertainty Quantification for LLMs

📄 arXiv: 2510.04439v1 📥 PDF

作者: Lucie Kunitomo-Jacquin, Edison Marrese-Taylor, Ken Fukuda

分类: cs.CL

发布日期: 2025-10-06

备注: Accepted to UncertaiNLP workshop of EMNLP 2025

💡 一句话要点

强调未观测序列在LLM不确定性量化中的作用，并建议未来研究纳入考虑。

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

关键词: 大型语言模型 不确定性量化 未观测序列 幻觉检测 采样方法

📋 核心要点

  1. 现有基于采样的LLM不确定性量化方法，主要依赖观测到的输出序列的概率分布熵估计，忽略了未观测序列的影响。
  2. 论文核心思想是强调未观测序列在LLM不确定性量化中的重要性，认为其概率对不确定性评估有显著影响。
  3. 实验结果表明，未观测序列的概率在不确定性量化中扮演关键角色，建议未来研究将其纳入考虑，以提升量化效果。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的不确定性量化对于安全关键型应用至关重要，因为它有助于发现不正确的答案，即幻觉。一种主要的不确定性量化方法是基于估计LLM潜在输出序列分布的熵。这种估计基于通过多次查询LLM获得的一组输出序列和相关概率。本文提倡并通过实验表明，未观测序列的概率起着至关重要的作用，并建议未来的研究将其纳入，以增强此类LLM不确定性量化方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于采样的LLM不确定性量化方法，通过多次查询LLM，获得一组输出序列及其概率，然后估计输出序列分布的熵。然而，这种方法忽略了未观测到的序列及其概率，这可能导致对LLM不确定性的低估或误判。现有方法的痛点在于无法有效利用所有可能的输出信息，导致不确定性量化的准确性受限。

核心思路：论文的核心思路是强调未观测序列的概率在LLM不确定性量化中的重要性。作者认为，即使某些序列没有被观测到，它们仍然可能具有一定的概率，并且这些概率信息对于准确评估LLM的不确定性至关重要。通过考虑未观测序列的概率，可以更全面地了解LLM的输出分布，从而提高不确定性量化的准确性。

技术框架：论文主要通过实验分析来论证未观测序列的重要性，并没有提出一个完整的技术框架。实验流程大致为：首先，使用LLM生成多个输出序列；然后，分析观测到的序列和未观测到的序列的概率分布；最后，评估未观测序列的概率对不确定性量化的影响。未来的研究可以基于此，构建一个包含未观测序列概率估计的完整不确定性量化框架。

关键创新：论文最重要的创新点在于强调了未观测序列在LLM不确定性量化中的作用。以往的研究主要关注观测到的序列，而忽略了未观测序列可能携带的信息。这种新的视角为LLM不确定性量化提供了一个新的研究方向。与现有方法的本质区别在于，论文不再仅仅依赖观测到的序列，而是试图将所有可能的输出序列都纳入考虑，从而更全面地评估LLM的不确定性。

关键设计：论文主要侧重于概念验证和实验分析，没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。未来的研究可以探索如何有效地估计未观测序列的概率，例如，可以使用平滑技术或基于模型的概率估计方法。此外，还可以设计新的损失函数，以鼓励模型更好地预测未观测序列的概率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验证明了未观测序列的概率在LLM不确定性量化中起着至关重要的作用。虽然论文没有给出具体的性能数据或提升幅度，但它强调了现有方法的一个重要缺陷，并为未来的研究指明了方向。实验结果表明，仅仅依赖观测到的序列可能会低估LLM的不确定性，而考虑未观测序列的概率可以更准确地评估LLM的可靠性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种安全关键型应用，例如医疗诊断、金融风险评估和自动驾驶等。通过更准确地量化LLM的不确定性，可以提高这些应用的安全性和可靠性。例如，在医疗诊断中，可以帮助医生识别LLM可能产生的错误诊断，从而避免误诊。在金融风险评估中，可以帮助分析师识别LLM可能产生的错误预测，从而降低投资风险。未来，该研究还可以促进LLM在更多领域的应用。

📄 摘要（原文）

Quantifying uncertainty in large language models (LLMs) is important for safety-critical applications because it helps spot incorrect answers, known as hallucinations. One major trend of uncertainty quantification methods is based on estimating the entropy of the distribution of the LLM's potential output sequences. This estimation is based on a set of output sequences and associated probabilities obtained by querying the LLM several times. In this paper, we advocate and experimentally show that the probability of unobserved sequences plays a crucial role, and we recommend future research to integrate it to enhance such LLM uncertainty quantification methods.