Understanding the Relationship between Prompts and Response Uncertainty in Large Language Models

📄 arXiv: 2407.14845v3 📥 PDF

作者: Ze Yu Zhang, Arun Verma, Finale Doshi-Velez, Bryan Kian Hsiang Low

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2024-07-20 (更新: 2025-02-24)

备注: 22 pages, Preprint

💡 一句话要点

提出提示-响应概念模型，理解大语言模型中提示信息与响应不确定性之间的关系

🎯 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 提示工程 概念模型 可靠性评估

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在决策领域的应用日益广泛，但其可靠性，尤其是在高风险场景下，仍面临挑战。
  2. 论文提出一种提示-响应概念模型，旨在解释LLM如何基于输入提示生成响应，并量化响应的不确定性。
  3. 实验结果表明，提示的信息量越大，LLM响应的不确定性越小，验证了所提出模型的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）被广泛应用于决策制定，但其可靠性，尤其是在医疗保健等关键任务中，尚未得到充分验证。因此，理解LLMs如何推理和做出决策对于其安全部署至关重要。本文研究了LLMs生成的响应的不确定性与输入提示中提供的信息之间的关系。利用LLMs在预训练期间学习推断潜在概念的洞察力，我们提出了一个提示-响应概念模型，该模型解释了LLMs如何生成响应，并有助于理解提示和响应不确定性之间的关系。我们表明，不确定性随着提示信息量的增加而降低，类似于认知不确定性。我们在真实世界数据集上的详细实验结果验证了我们提出的模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在决策应用中可靠性评估的问题。现有方法缺乏对LLM响应不确定性的深入理解，尤其是不确定性与输入提示信息量之间的关系。这使得LLM在关键任务中的安全部署面临挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用LLMs在预训练期间学习推断潜在概念的特性，构建一个提示-响应概念模型。该模型将LLM的响应生成过程视为一个基于提示信息推断潜在概念的过程，并通过量化概念的不确定性来评估响应的可靠性。提示信息越丰富，模型推断出的概念越明确，响应的不确定性就越低。

技术框架：该研究的技术框架主要包含以下几个步骤：1) 定义提示和响应的概念空间；2) 构建提示-响应概念模型，该模型描述了提示信息如何影响LLM对潜在概念的推断；3) 设计实验来验证模型，通过改变提示的信息量，观察LLM响应的不确定性变化；4) 使用真实世界数据集评估模型的有效性。

关键创新：论文的关键创新在于提出了提示-响应概念模型，该模型提供了一种新的视角来理解LLM的响应生成过程，并将响应的不确定性与提示的信息量联系起来。与现有方法相比，该模型能够更深入地分析LLM的决策过程，并为提高LLM的可靠性提供指导。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用信息论中的概念来量化提示和响应的信息量；2) 使用概率模型来描述LLM对潜在概念的推断过程；3) 设计多种实验场景，包括改变提示的长度、内容和结构，以评估模型在不同情况下的表现。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在真实世界数据集上的实验验证了所提出的提示-响应概念模型的有效性。实验结果表明，随着提示信息量的增加，LLM响应的不确定性显著降低，这与认知不确定性的规律相符。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗诊断、金融风控等高风险决策领域，通过评估LLM响应的不确定性，辅助决策者判断LLM建议的可靠性，从而降低决策风险。未来，该模型可用于优化提示设计，提高LLM在特定任务中的性能和可靠性。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are widely used in decision-making, but their reliability, especially in critical tasks like healthcare, is not well-established. Therefore, understanding how LLMs reason and make decisions is crucial for their safe deployment. This paper investigates how the uncertainty of responses generated by LLMs relates to the information provided in the input prompt. Leveraging the insight that LLMs learn to infer latent concepts during pretraining, we propose a prompt-response concept model that explains how LLMs generate responses and helps understand the relationship between prompts and response uncertainty. We show that the uncertainty decreases as the prompt's informativeness increases, similar to epistemic uncertainty. Our detailed experimental results on real-world datasets validate our proposed model.