Confidence Diagram of Nonparametric Ranking for Uncertainty Assessment in Large Language Models Evaluation

📄 arXiv: 2412.05506v2 📥 PDF

作者: Zebin Wang, Yi Han, Ethan X. Fang, Lan Wang, Junwei Lu

分类: stat.ML, cs.LG, stat.ME

发布日期: 2024-12-07 (更新: 2025-02-10)

💡 一句话要点

提出基于非参数排序置信图的大语言模型评估不确定性评估框架

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

关键词: 大语言模型评估 非参数排序 置信图 不确定性评估 Hasse图

📋 核心要点

  1. 现有LLM排序方法对提示敏感，难以准确评估其领域专业性，尤其是在医学等专业领域。
  2. 论文提出一种基于非参数上下文排序的置信图框架，用于LLM排序的假设检验和不确定性评估。
  3. 实验结果表明，该方法能够有效评估不同LLM在医学领域的性能，并提供有价值的洞察。

📝 摘要（中文）

本文研究了大语言模型（LLM）的排序推断问题。对齐是缓解LLM幻觉的重要挑战。对LLM进行排序已被证明是基于best-of-$N$策略来提高对齐的有效工具。本文提出了一种新的推断框架，用于语言模型排序之间的假设检验。该框架基于非参数上下文排序，旨在评估LLM的领域特定专业知识，并利用非参数评分方法来解决其对提示的敏感性。为了描述排序的组合复杂性，我们引入了置信图的概念，利用Hasse图用单个有向图表示排序的整个置信集。我们通过推进高斯乘子bootstrap理论来适应不一定是独立同分布的独立经验过程的上确界，从而证明了所提出的置信图的有效性。在合成数据和真实数据上进行的大量数值实验表明，我们的方法为评估不同LLM在各种医学领域的性能提供了有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型（LLM）排序方法在评估其领域特定专业知识时，容易受到提示词的影响，导致评估结果不稳定。尤其是在医学等专业领域，这种不确定性会严重影响LLM的可靠性。因此，如何准确评估LLM的排序，并量化评估结果的不确定性，是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用非参数排序方法，减少对特定提示词的依赖，从而更稳健地评估LLM的排序。同时，引入置信图的概念，通过Hasse图来可视化排序的整个置信集，从而更好地理解排序结果的不确定性。这种方法能够提供更全面、更可靠的LLM评估结果。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 使用非参数评分方法对LLM在特定领域的表现进行评分。2) 基于评分结果，构建LLM排序的置信集。3) 利用Hasse图构建置信图，可视化排序的不确定性。4) 使用高斯乘子bootstrap理论验证置信图的有效性。

关键创新：论文的关键创新在于引入了置信图的概念，并将其与非参数排序方法相结合，用于LLM排序的不确定性评估。传统的排序方法通常只关注最佳排序，而忽略了其他可能的排序及其置信度。置信图能够提供更全面的排序信息，帮助用户更好地理解LLM的性能。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用非参数评分方法，例如Spearman等级相关系数等，来减少对特定提示词的依赖。2) 利用Hasse图构建置信图，清晰地展示排序的置信集。3) 采用高斯乘子bootstrap理论，对置信图的有效性进行理论验证。这些设计保证了该方法在评估LLM排序时的准确性和可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在合成数据和真实医疗数据上进行了实验，结果表明该方法能够有效评估不同LLM在医学领域的性能，并提供有价值的洞察。通过置信图，可以清晰地看到不同排序的置信度，从而更好地理解LLM的性能差异。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗、金融等专业领域的大语言模型评估，帮助用户选择更可靠的LLM，并更好地理解其性能。此外，该方法还可用于LLM的持续监控和改进，提升LLM在特定领域的应用效果。未来，该方法有望推广到其他类型模型的评估中。

📄 摘要（原文）

We consider the inference for the ranking of large language models (LLMs). Alignment arises as a significant challenge to mitigate hallucinations in the use of LLMs. Ranking LLMs has proven to be an effective tool to improve alignment based on the best-of-$N$ policy. In this paper, we propose a new inferential framework for hypothesis testing among the ranking for language models. Our framework is based on a nonparametric contextual ranking framework designed to assess large language models' domain-specific expertise, leveraging nonparametric scoring methods to account for their sensitivity to the prompts. To characterize the combinatorial complexity of the ranking, we introduce a novel concept of confidence diagram, which leverages a Hasse diagram to represent the entire confidence set of rankings by a single directed graph. We show the validity of the proposed confidence diagram by advancing the Gaussian multiplier bootstrap theory to accommodate the supremum of independent empirical processes that are not necessarily identically distributed. Extensive numerical experiments conducted on both synthetic and real data demonstrate that our approach offers valuable insight into the evaluation for the performance of different LLMs across various medical domains.