IUQ: Interrogative Uncertainty Quantification for Long-Form Large Language Model Generation

📄 arXiv: 2604.15109v1 📥 PDF

作者: Haozhi Fan, Jinhao Duan, Kaidi Xu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-04-16

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出IUQ框架，通过提问式不确定性量化提升长文本大语言模型生成结果的可信度。

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

关键词: 长文本生成 不确定性量化 大语言模型 提问式学习 可信度评估

📋 核心要点

  1. 长文本生成中，LLM容易产生语义连贯但事实不准确的内容，不确定性量化是核心挑战。
  2. IUQ框架通过提问式方法，利用样本间一致性和样本内忠实性来量化生成文本的不确定性。
  3. 实验表明，IUQ在长文本生成数据集上优于现有方法，能更可靠地衡量声明级别的不确定性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为“提问式不确定性量化”（IUQ）的新框架，旨在解决长文本大语言模型（LLM）生成中的不确定性量化难题。尽管LLM取得了快速进展，但在长文本生成中量化不确定性仍然是一个挑战。现有方法通过限制LLM生成短文本或约束答案集来获得较好性能，但许多实际应用需要自由形式的长文本生成。关键难点在于LLM生成的文本在语义上连贯但事实不准确，同时潜在语义是多方面的，语言结构复杂。IUQ利用样本间一致性和样本内忠实性来量化长文本LLM输出中的不确定性。通过“提问-回答”范式，该方法能够可靠地衡量声明级别的不确定性和模型的忠实度。在不同模型系列和模型规模上的实验结果表明，IUQ在两个广泛使用的长文本生成数据集上优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：长文本大语言模型在生成过程中，容易出现语义连贯但事实不准确的问题，即幻觉现象。现有的不确定性量化方法主要集中在短文本或受限的答案集合上，无法有效应用于自由形式的长文本生成，因为长文本的语义更加复杂，结构更加多样，难以准确评估其真实性和可靠性。

核心思路：IUQ的核心思路是通过“提问-回答”的范式，模拟人类对生成文本进行质疑和验证的过程。通过对同一输入生成多个样本，并针对每个样本提出一系列问题，然后让模型回答这些问题。如果不同样本的回答一致，且回答与原始文本一致，则认为该文本的不确定性较低，反之则较高。这种方法借鉴了人类的批判性思维，能够更有效地捕捉长文本中的细微错误和不一致性。

技术框架：IUQ框架主要包含以下几个阶段：1) 文本生成：对于给定的输入，使用LLM生成多个候选文本样本。2) 问题生成：针对每个候选文本样本，自动生成一系列相关的问题。这些问题旨在验证文本中各个声明的真实性和一致性。3) 答案生成：使用LLM回答针对每个候选文本样本生成的问题。4) 不确定性量化：基于不同样本的回答一致性和回答与原始文本的一致性，计算每个声明级别的不确定性得分。

关键创新：IUQ的关键创新在于其“提问-回答”的范式，它将不确定性量化问题转化为一个可验证的问题。与传统的直接评估生成文本的方法不同，IUQ通过引入外部知识和推理，能够更全面地评估生成文本的可靠性。此外，IUQ还考虑了样本间的一致性和样本内的忠实性，从而更准确地量化不确定性。

关键设计：在问题生成阶段，可以使用不同的策略来生成问题，例如基于关键词提取、基于语义角色标注等。在答案生成阶段，可以使用不同的LLM来回答问题，例如使用与生成文本相同的模型，或者使用不同的模型。在不确定性量化阶段，可以使用不同的指标来衡量回答的一致性和忠实性，例如使用余弦相似度、ROUGE得分等。论文中具体使用了哪些策略和指标未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，IUQ在两个广泛使用的长文本生成数据集上优于现有方法。具体性能数据未知，但摘要中提到IUQ能够更可靠地衡量声明级别的不确定性和模型的忠实度。通过在不同模型系列和模型规模上进行实验，验证了IUQ的通用性和有效性。

🎯 应用场景

IUQ框架可应用于各种需要高可靠性长文本生成的场景，例如自动生成新闻报道、科学论文摘要、法律文件等。通过量化生成文本的不确定性，可以帮助用户识别和纠正错误，提高生成文本的质量和可信度。此外，IUQ还可以用于评估不同LLM的可靠性，为模型选择和优化提供依据。

📄 摘要（原文）

Despite the rapid advancement of Large Language Models (LLMs), uncertainty quantification in LLM generation is a persistent challenge. Although recent approaches have achieved strong performance by restricting LLMs to produce short or constrained answer sets, many real-world applications require long-form and free-form text generation. A key difficulty in this setting is that LLMs often produce responses that are semantically coherent yet factually inaccurate, while the underlying semantics are multifaceted and the linguistic structure is complex. To tackle this challenge, this paper introduces Interrogative Uncertainty Quantification (IUQ), a novel framework that leverages inter-sample consistency and intra-sample faithfulness to quantify the uncertainty in long-form LLM outputs. By utilizing an interrogate-then-respond paradigm, our method provides reliable measures of claim-level uncertainty and the model's faithfulness. Experimental results across diverse model families and model sizes demonstrate the superior performance of IUQ over two widely used long-form generation datasets. The code is available at https://github.com/louisfanhz/IUQ.