Set-Valued Prediction for Large Language Models with Feasibility-Aware Coverage Guarantees

📄 arXiv: 2603.22966v1 📥 PDF

作者: Ye Li, Anqi Hu, Yuanchang Ye, Shiyan Tong, Zhiyuan Wang, Bo Fu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-03-24

💡 一句话要点

提出可行性感知覆盖保证的LLM集合值预测框架，提升生成质量

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

关键词: 大型语言模型 集合值预测 覆盖保证 可行性感知 数据驱动校准

📋 核心要点

  1. 传统LLM使用中最可能的生成作为点预测，忽略了模型通过多次采样发现有效答案的能力。
  2. 论文提出集合值预测框架，通过构建候选响应集合，提供可行性感知的覆盖保证。
  3. 实验表明，该框架在多个语言生成任务中，验证了统计有效性和预测效率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)本质上在巨大的生成空间中运行，但传统的用法通常将最可能的生成(MLG)作为点预测来报告，这低估了模型的能力：即使排名最高的响应可能不正确，但有效的答案可能仍然存在于更广泛的输出空间中，并且可以通过重复采样来发现。 这一观察促使我们从点预测转向集合值预测，即模型产生一组候选响应而不是单个MLG。 在本文中，我们提出了一个有原则的集合值预测框架，该框架提供了可行性感知覆盖保证。 我们表明，考虑到LLM生成的有限采样性质，覆盖率并非总是可以实现的：即使经过多次采样，LLM也可能无法在采样的候选集中为某些问题产生可接受的响应。 为了解决这个问题，我们建立了一个最小可实现风险水平(MRL)，低于该水平无法满足统计覆盖保证。 在此基础上，我们开发了一种数据驱动的校准程序，通过估计严格的阈值从采样的响应中构建预测集，从而确保只要目标风险水平可行，所得集合就以期望的概率包含正确的答案。 在五个LLM上进行的六个语言生成任务的大量实验证明了我们框架的统计有效性和预测效率。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）通常采用点预测的方式，即选择概率最高的单个生成结果作为答案。然而，这种方法忽略了LLM生成空间的广阔性，即使排名最高的答案不正确，其他采样结果中可能存在有效的答案。因此，如何充分利用LLM的生成能力，提供更可靠的预测结果是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是将点预测扩展到集合值预测，即模型生成一个候选答案集合，而不是单个答案。通过构建一个包含多个可能正确答案的集合，可以提高预测的覆盖率，即确保集合中包含正确答案的概率达到预设的目标水平。同时，论文还考虑了LLM的有限采样特性，提出了可行性感知的覆盖保证，避免在无法满足覆盖率要求的情况下进行预测。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) LLM采样：对给定的输入，使用LLM进行多次采样，生成多个候选响应。2) 风险评估：评估当前任务的最小可实现风险水平（MRL），判断是否能够满足预设的覆盖率要求。3) 数据驱动校准：基于采样结果，使用数据驱动的方法估计一个严格的阈值。4) 集合构建：根据估计的阈值，从采样结果中选择一部分响应，构建预测集合。

关键创新：论文的关键创新在于提出了可行性感知的覆盖保证。考虑到LLM的有限采样特性，论文指出并非所有任务都能满足预设的覆盖率要求。因此，论文引入了最小可实现风险水平（MRL）的概念，只有当任务的风险水平低于MRL时，才能保证预测集合的覆盖率。这种可行性感知的机制可以避免在无法满足覆盖率要求的情况下进行预测，提高了预测的可靠性。

关键设计：论文采用数据驱动的校准程序来估计构建预测集合所需的阈值。具体来说，论文使用采样得到的响应作为训练数据，通过优化一个损失函数来学习阈值。损失函数的设计目标是确保预测集合的覆盖率达到预设的目标水平，同时尽可能减小预测集合的大小。此外，论文还考虑了不同任务的风险水平差异，采用自适应的阈值调整策略，以提高预测的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在六个语言生成任务和五个LLM上进行了广泛的实验，结果表明该框架能够有效地提高预测的覆盖率，同时保持预测集合的较小尺寸。实验结果验证了该框架的统计有效性和预测效率，表明其在实际应用中具有良好的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要可靠语言生成的场景，例如问答系统、文本摘要、机器翻译等。通过提供包含多个候选答案的集合，可以提高用户获取正确信息的概率，增强系统的鲁棒性和可信度。此外，该方法还可以用于评估不同LLM的生成能力，为模型选择和优化提供参考。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) inherently operate over a large generation space, yet conventional usage typically reports the most likely generation (MLG) as a point prediction, which underestimates the model's capability: although the top-ranked response can be incorrect, valid answers may still exist within the broader output space and can potentially be discovered through repeated sampling. This observation motivates moving from point prediction to set-valued prediction, where the model produces a set of candidate responses rather than a single MLG. In this paper, we propose a principled framework for set-valued prediction, which provides feasibility-aware coverage guarantees. We show that, given the finite-sampling nature of LLM generation, coverage is not always achievable: even with multiple samplings, LLMs may fail to yield an acceptable response for certain questions within the sampled candidate set. To address this, we establish a minimum achievable risk level (MRL), below which statistical coverage guarantees cannot be satisfied. Building on this insight, we then develop a data-driven calibration procedure that constructs prediction sets from sampled responses by estimating a rigorous threshold, ensuring that the resulting set contains a correct answer with a desired probability whenever the target risk level is feasible. Extensive experiments on six language generation tasks with five LLMs demonstrate both the statistical validity and the predictive efficiency of our framework.