To Believe or Not to Believe Your LLM
作者: Yasin Abbasi Yadkori, Ilja Kuzborskij, András György, Csaba Szepesvári
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-06-04 (更新: 2024-07-17)
💡 一句话要点
提出基于信息论度量的LLM不确定性量化方法，用于检测幻觉
🎯 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 认知不确定性 幻觉检测 信息论 迭代提示 可靠性
📋 核心要点
- 现有LLM不确定性量化方法在多答案场景下难以有效检测幻觉，限制了其可靠性。
- 提出一种基于信息论的度量，通过迭代提示来量化认知不确定性，从而识别不可靠的LLM输出。
- 实验表明，该方法能有效检测单答案和多答案响应中的幻觉，优于传统的对数似然阈值方法。
📝 摘要（中文）
本文探讨了大型语言模型（LLM）中的不确定性量化问题，旨在识别LLM在给定查询时响应中存在较大不确定性的情况。我们同时考虑了认知不确定性和偶然不确定性，前者源于对ground truth的知识不足（例如关于事实或语言的知识），后者源于不可约的随机性（例如多个可能的答案）。特别地，我们推导出一个信息论度量，该度量能够可靠地检测仅存在较大认知不确定性的情况，此时模型的输出是不可靠的。该条件可以仅基于模型的输出计算，通过基于先前响应的一些特殊迭代提示获得。这种量化方法可以检测单答案和多答案响应中的幻觉（认知不确定性较高的情况）。这与许多标准的不确定性量化策略（例如对响应的对数似然进行阈值处理）形成对比，后者无法检测多答案情况下的幻觉。我们进行了一系列实验，证明了我们提出的公式的优势。此外，我们的研究揭示了LLM分配给给定输出的概率如何通过迭代提示来放大，这可能具有独立的意义。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在生成文本时，如何准确量化其输出的不确定性，特别是区分认知不确定性（由于缺乏知识）和偶然不确定性（由于固有随机性）。现有方法，例如直接阈值化输出的对数似然，在多答案场景下难以有效检测幻觉，即模型在认知不确定性很高的情况下给出的错误答案。
核心思路：核心思路是利用信息论中的度量来量化认知不确定性。通过设计特殊的迭代提示策略，放大模型对特定答案的置信度，从而更清晰地揭示模型内部的认知不确定性。当认知不确定性较高时，模型输出被认为是不可靠的，可能包含幻觉。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1. 初始提示：向LLM提出问题。2. 迭代提示：基于LLM的先前响应，设计新的提示，以进一步探索模型对不同答案的置信度。3. 不确定性量化：使用信息论度量（具体形式论文中给出，此处未知）计算认知不确定性。4. 幻觉检测：基于认知不确定性的阈值，判断LLM的输出是否可靠，并检测潜在的幻觉。
关键创新：关键创新在于提出了一种基于信息论度量和迭代提示策略相结合的不确定性量化方法，能够有效区分认知不确定性和偶然不确定性，从而更准确地检测LLM的幻觉，尤其是在多答案场景下。与传统方法相比，该方法不需要额外的训练数据或模型修改，仅依赖于LLM的输出。
关键设计：迭代提示的具体设计是关键，需要精心设计提示语，以引导LLM探索不同的答案，并放大其对特定答案的置信度。信息论度量的具体形式（例如，互信息、熵等）以及用于判断幻觉的阈值需要根据具体任务和数据集进行调整。损失函数和网络结构与标准LLM相同，无需修改。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出的不确定性量化方法在检测LLM幻觉方面的有效性。实验结果表明，该方法能够显著优于传统的对数似然阈值方法，尤其是在多答案场景下。具体的性能数据和提升幅度在论文中给出（此处未知）。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要LLM提供可靠信息的场景，例如智能客服、知识问答、内容生成等。通过检测LLM的幻觉，可以提高其输出的准确性和可信度，避免误导用户。未来，该方法可以进一步扩展到其他类型的生成模型，并与其他不确定性量化技术相结合，构建更鲁棒的AI系统。
📄 摘要（原文）
We explore uncertainty quantification in large language models (LLMs), with the goal to identify when uncertainty in responses given a query is large. We simultaneously consider both epistemic and aleatoric uncertainties, where the former comes from the lack of knowledge about the ground truth (such as about facts or the language), and the latter comes from irreducible randomness (such as multiple possible answers). In particular, we derive an information-theoretic metric that allows to reliably detect when only epistemic uncertainty is large, in which case the output of the model is unreliable. This condition can be computed based solely on the output of the model obtained simply by some special iterative prompting based on the previous responses. Such quantification, for instance, allows to detect hallucinations (cases when epistemic uncertainty is high) in both single- and multi-answer responses. This is in contrast to many standard uncertainty quantification strategies (such as thresholding the log-likelihood of a response) where hallucinations in the multi-answer case cannot be detected. We conduct a series of experiments which demonstrate the advantage of our formulation. Further, our investigations shed some light on how the probabilities assigned to a given output by an LLM can be amplified by iterative prompting, which might be of independent interest.