Conformal Prediction Sets for Next-Token Prediction in Large Language Models: Balancing Coverage Guarantees with Set Efficiency

📄 arXiv: 2512.22682v1 📥 PDF

作者: Yoshith Roy Kotla, Varshith Roy Kotla

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-12-27

备注: 10 pages, 5 tables and 1 algorithm

💡 一句话要点

提出VACP框架，在LLM的Next-Token预测中平衡覆盖率保证与集合效率。

🎯 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 Conformal Prediction Next-Token预测 自适应预测集

📋 核心要点

  1. 现有LLM的softmax概率校准不良，导致在高风险领域应用时缺乏可靠的不确定性量化。
  2. VACP框架通过语义掩码和温度调整评分，在保证覆盖率的前提下，有效减少预测集合的大小。
  3. 实验表明，VACP在保证覆盖率的同时，显著减小了预测集合的大小，大幅提升了预测效率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在高风险领域的部署需要严格的不确定性量化，但标准softmax概率通常校准不良。本文系统研究了自适应预测集（APS）在基于Transformer模型且具有大型词汇表（大于250,000个token）的next-token预测中的应用。核心贡献是识别了覆盖率-效率的权衡：朴素的conformal prediction虽然实现了有效的覆盖率，但会产生包含数百个token的预测集，使其信息量不足。因此，本文提出了词汇感知Conformal Prediction（VACP）框架，该框架利用语义掩码和温度调整评分来减少有效预测空间，同时可证明地保持边际覆盖率。在Gemma-2B上使用SQUAD和WikiText基准的实验表明，VACP实现了89.7%的经验覆盖率（目标为90%），同时将平均预测集大小从847个token减少到4.3个token，效率提高了197倍。本文提供了词汇表缩减的理论分析，并发布了实现代码以保证可重复性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）中next-token预测的不确定性量化问题。现有方法，如直接使用softmax概率，通常校准不良，导致预测结果不可靠。Conformal prediction虽然可以提供有效的覆盖率保证，但会产生包含大量token的预测集合，使得预测结果的信息量大大降低，实用性不足。因此，如何在保证覆盖率的同时，提高预测集合的效率（即减小集合大小）是本研究要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是在Conformal Prediction的基础上，引入词汇感知（Vocabulary-Aware）机制，即VACP。VACP通过语义掩码和温度调整评分来减少有效预测空间，从而在保证覆盖率的前提下，减小预测集合的大小，提高预测效率。这种方法的核心在于，不是简单地对所有token进行预测，而是根据上下文信息，排除一些语义上不相关的token，从而缩小搜索范围。

技术框架：VACP框架主要包含以下几个阶段：1) 初始预测：使用LLM对下一个token进行预测，得到每个token的softmax概率。2) 语义掩码：根据上下文信息，使用语义掩码排除一些语义上不相关的token，从而缩小预测空间。3) 温度调整：对剩余token的softmax概率进行温度调整，以更好地校准概率分布。4) Conformal Prediction：使用调整后的概率分布，应用Conformal Prediction算法，生成预测集合。

关键创新：VACP的关键创新在于将词汇感知机制与Conformal Prediction相结合。传统的Conformal Prediction方法没有考虑词汇的语义信息，导致预测集合过大。VACP通过语义掩码，有效地减少了预测空间，从而提高了预测效率。此外，温度调整评分也进一步优化了概率分布，提高了预测的准确性。

关键设计：VACP的关键设计包括：1) 语义掩码的实现：如何有效地识别和排除语义上不相关的token是一个关键问题。论文中可能使用了某种语义相似度度量方法或知识图谱来确定哪些token应该被掩码。2) 温度参数的选择：温度参数的选择会影响概率分布的形状，从而影响预测集合的大小和覆盖率。论文中可能使用了某种优化算法来选择合适的温度参数。3) Conformal Prediction的实现：选择了哪种Conformal Prediction算法，以及如何设置置信水平，也会影响最终的预测结果。

📊 实验亮点

实验结果表明，VACP在Gemma-2B模型上，使用SQUAD和WikiText基准测试，实现了89.7%的经验覆盖率（目标为90%），同时将平均预测集合大小从847个token减少到4.3个token，效率提高了197倍。这表明VACP在保证覆盖率的同时，显著提高了预测效率，具有很强的实用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于对预测结果的可靠性有较高要求的领域，例如医疗诊断、金融风险评估、法律文本分析等。通过提供具有覆盖率保证的预测集合，VACP可以帮助决策者更好地理解模型的不确定性，从而做出更明智的决策。此外，该方法还可以用于提高LLM在资源受限设备上的部署效率，例如移动设备或嵌入式系统。

📄 摘要（原文）

Deploying large language models (LLMs) in high-stakes domains requires rigorous uncertainty quantification, yet standard softmax probabilities are often poorly calibrated. We present a systematic study of Adaptive Prediction Sets (APS) applied to next-token prediction in transformer-based models with large vocabularies (greater than 250,000 tokens). Our central contribution is the identification of a coverage-efficiency tradeoff: while naive conformal prediction achieves valid coverage, it produces prediction sets of hundreds of tokens, rendering them uninformative. We propose Vocabulary-Aware Conformal Prediction (VACP), a framework that leverages semantic masking and temperature-adjusted scoring to reduce the effective prediction space while provably maintaining marginal coverage. Experiments on Gemma-2B using SQUAD and WikiText benchmarks demonstrate that VACP achieves 89.7 percent empirical coverage (90 percent target) while reducing the mean prediction set size from 847 tokens to 4.3 tokens -- a 197x improvement in efficiency. We provide a theoretical analysis of vocabulary reduction and release our implementation for reproducibility.