Vertrauen in Bildungs-Sprachmodelle stärken

Sprachmodelle werden zunehmend in der Bildung eingesetzt, um Fragen zu beantworten. Allerdings können diese Modelle manchmal falsche Antworten geben. Um das Risiko zu reduzieren, dass Schüler in die Irre geführt werden, ist es wichtig, dass die Modelle ein vertrauenswürdiges Vertrauensniveau in ihre Antworten angeben. In diesem Zusammenhang schlagen wir vor, eine Methode namens XGBoost in Kombination mit BERT zu verwenden, um die Genauigkeit zu verbessern, wie sicher sich diese Modelle über ihre Vorhersagen fühlen. Wir glauben, dass der Fluss der Aufmerksamkeit im Modell viel darüber aussagen kann, ob eine Antwort gut ist oder nicht.

#Einleitung und Hintergrund

Deep Learning hat verändert, wie wir Daten nutzen. Diese Modelle können viele schwierige Probleme angehen, mit denen ältere Methoden Schwierigkeiten hatten. Zum Beispiel gab es bedeutende Fortschritte in Bereichen wie Medizin und natürliche Sprachverarbeitung (NLP). Diese Arbeit konzentriert sich hauptsächlich auf NLP.

Bei CK-12 verwenden wir ein Frage-Antwort (QA) System. Wenn ein Benutzer eine Frage stellt, durchläuft das System mehrere Schritte, um diese zu verarbeiten. Am Ende dieses Prozesses gibt es eine Liste von Absätzen, die wahrscheinlich eine Antwort enthalten. Das System bewertet diese Absätze nach der Wahrscheinlichkeit, dass sie korrekt sind. Wir präsentieren die besten Optionen dem Benutzer.

Dieses System muss in der Lage sein, verschiedene akademische Fragen sicher zu bearbeiten, insbesondere in Bereichen wie Biologie, Physik und Mathematik. Einige Fragen passen jedoch möglicherweise nicht gut zu dem, was die Modelle gelernt haben. Wenn ein Benutzer zum Beispiel nach fortgeschrittenen Informationen zu einem Thema fragt, könnte das Modell nur eine grundlegende Antwort geben. Es ist entscheidend zu wissen, wann man vermeiden sollte, solche Fragen zu beantworten, um Schüler nicht in die Irre zu führen. Daher muss das Modell sein Vertrauen intern einschätzen, bevor es sich entscheidet zu antworten.

Ein häufiges Problem bei Deep Learning Modellen ist, dass ihr Vertrauen oft falsch kalibriert ist. Das bedeutet, dass ein Modell mit hoher Zuversicht eine falsche Antwort geben oder mit geringer Zuversicht eine richtige. Dieses Problem der Fehlkalibrierung ist ernsthaft, besonders in Anwendungen wie Betrugserkennung oder selbstfahrenden Autos, wo Fehler teuer sein können. Deshalb ist es wichtig herauszufinden, wann ein Modell wahrscheinlich falsch ist. Durch die Verbesserung der Vertrauenswerte können wir besser bestimmen, wann wir es vermeiden sollten, Fragen zu beantworten.

#Vorgeschlagener Ansatz

Unser Vorschlag beinhaltet das Training eines XGBoost Modells, das über dem endgültigen Softmax Output sitzt. Dieses XGBoost Modell verwendet Merkmale aus den vorherigen Phasen des BERT Systems, zusammen mit neuen Merkmalen, die auf dem Fluss der Aufmerksamkeit basieren. Wir interpretieren die Aufmerksamkeit als eine Art Fluss. Indem wir verfolgen, wie die Aufmerksamkeit durch verschiedene Schichten des Modells fliesst, können wir wertvolle Informationen darüber sammeln, wie das Modell die Antwort mit der Frage im Laufe der Zeit verbindet.

#Verwandte Arbeiten

Einige Methoden haben zuvor versucht, die Vertrauenskalibrierung in Leseverständnisaufgaben zu verbessern. Einige Methoden konzentrieren sich darauf, die Wahrscheinlichkeiten der Modellausgaben anzupassen, wie z.B. die Temperaturskalierung, die die Vertrauenskoren glättet. Allerdings verbessern diese Methoden zwar das Gesamtverständnis, aber nicht immer die Leistung insgesamt.

In einem anderen Ansatz wurde eine Gradient Boosting Machine (GBM) eingeführt, um die Vertrauenswerte basierend auf verschiedenen Merkmalen zu verbessern. Dieser Ansatz könnte jedoch unnötige Komplexität hinzufügen und eignet sich möglicherweise nicht für unser QA System, das nicht durch die Generierung von Antwortspannen funktioniert.

In enger verwandten Arbeiten haben Forscher XGBoost ähnlich eingesetzt, wobei mehrere Merkmale einschliesslich Softmax-Werte und Token-Längen verwendet wurden. Unser Hauptbeitrag ist die Hinzufügung der Merkmale des Aufmerksamkeitsflusses, von denen wir glauben, dass sie die Ergebnisse erheblich verbessern, indem sie den Fluss der Aufmerksamkeit erfassen, während er sich im gesamten Modell entwickelt.

#Methoden zur Vertrauenskalibrierung

Wir haben auch zwei Haupttechniken zur Anpassung von Vertrauenswerten betrachtet: Platt-Skalierung und Temperaturskalierung. Platt-Skalierung ist eine Methode, bei der ein logistisches Regressionsmodell auf den vorhergesagten Labels des Modells trainiert wird, um kalibrierte Wahrscheinlichkeiten zurückzugeben. Temperaturskalierung modifiziert die vom Modell erzeugten Logits, um die Verteilung der Werte zu verbessern, ohne die ursprünglichen vorhergesagten Werte zu ändern.

Eine andere Methode, die isotone Regression, ist ein nicht-parametrischer Ansatz, bei dem eine stückweise konstante Funktion nicht kalibrierte Ausgaben anpasst. Jede dieser Methoden bietet unterschiedliche Vorteile und Nachteile, aber sie zielen alle darauf ab, die Vertrauenswerte zu verbessern.

#QA System Übersicht

Das CK-12 QA System nutzt BERT Modelle, die auf einem Datensatz akademischer Inhalte feinabgestimmt sind. Standardimplementierungen führen oft zu Antworten, die keinen Kontext haben, was in akademischen Umgebungen besonders wichtig ist. Wenn zum Beispiel nach verschiedenen Arten von Vulkanen gefragt wird, könnte ein Modell einfach "Vier Arten" angeben, während eine vollständige Antwort auch die Arten auflisten würde.

Um dieses Problem anzugehen, zielt unser QA System darauf ab, vollständige Absätze zu liefern, die den notwendigen Kontext bereitstellen. Wenn ein Benutzer eine Anfrage sendet, arbeiten mehrere BERT Modelle zusammen, um den relevantesten Absatz zu finden. Das System gibt eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über die Absätze aus und wählt die mit der höchsten Wahrscheinlichkeit aus.

Das blosse Wählen der am höchsten eingestuften Antwort kann jedoch problematisch sein, wenn die Frage nicht angemessen von den verfügbaren Inhalten beantwortet werden kann. Deshalb sind zusätzliche Massnahmen notwendig, um sicherzustellen, dass der ausgewählte Absatz die Frage tatsächlich beantwortet.

#Aufmerksamkeitsmechanismus in BERT

Ein wesentlicher Aspekt von BERT Modellen ist der Aufmerksamkeitsmechanismus, der dem Modell hilft, zu bestimmen, wie viel Fokus auf verschiedene Wörter in einem Text gelegt werden soll. Dieser Mechanismus ist entscheidend, um die Bedeutung jedes Wortes zu verstehen. Er funktioniert, indem er eine Anfrage auf Schlüssel-Wert-Paare abbildet, wobei die Ausgabe eine gewichtete Summe der Werte basierend auf der Kompatibilität ist.

In der Praxis laufen die Aufmerksamkeitsfunktionen parallel über verschiedene Schichten des Modells. Jeder Aufmerksamkeitskopf kann dem Modell helfen, verschiedene semantische Komponenten zu verstehen, wobei BERT mehrere Aufmerksamkeitsköpfe in jeder Schicht verwendet.

#Merkmale für Vertrauensmessungen

Unsere Verbesserungen stammen daraus, dass wir Aufmerksamkeit als Fluss behandeln und erfassen, wie sich dieser Fluss über verschiedene Schichten verändert. Wir glauben, dass der Fluss der Aufmerksamkeit wichtige Informationen für den Kalibrator enthält. Ausserdem haben wir untersucht, ob Metriken wie Shannons Entropie verwendet werden können, um zu beurteilen, wie unvorhersehbar der Aufmerksamkeitsfluss ist, sowie Delta Werte, um Änderungen über die Schichten zu analysieren.

Wir haben auch den Durchschnittlichen Kalibrierungsfehler (ACE) und den Maximalen Kalibrierungsfehler (MCE) verwendet, um die Fehlkalibrierungsniveaus zu messen und zu vergleichen. Ein effektives Kalibrierungsmodell sollte darauf abzielen, sowohl ACE als auch MCE zu minimieren, um eine zuverlässige Ausgabe zu gewährleisten.

#Das neue Kalibrierungsmodell

Der neu vorgeschlagene Kalibrator ist ein XGBoost Modell, das Wahrscheinlichkeiten basierend auf verschiedenen Merkmalen ausgibt. Wir haben Merkmale wie die Längen der Fragen und der besten Antwort-Token, Softmax-Werte und Daten zum Aufmerksamkeitsfluss eingebaut, um die Leistung zu optimieren.

In Tests mit Fragen aus dem eigenen Bereich, bereichsverschobenen Fragen und komplett ausserhalb des Bereichs liegenden Fragen zielten wir darauf ab, herauszufinden, wann das Modell möglicherweise mindestens eine korrekte Vorhersage unter seinen besten Antworten hat.

#Ergebnisse und Experimente

Unsere Experimente zeigen, dass das neue Kalibrierungsmodell die Kalibrierung der Vertrauenswerte erheblich verbessert. Die Ergebnisse zeigten deutliche Rückgänge sowohl bei ACE als auch bei MCE, zusammen mit Anstiegen bei AUC, was die Effektivität unterstreicht.

Durch Zuverlässigkeitsdiagramme und ROC-Kurven haben wir die Leistung des neuen Kalibrierungsmodells im Vergleich zu vorherigen Methoden demonstriert. Die Analyse der Merkmalswichtigkeit zeigte, dass Merkmale des Aufmerksamkeitsflusses und rohe Softmax-Wahrscheinlichkeiten die wichtigsten für die Leistung des Kalibrators waren.

#Fazit

In dieser Analyse haben wir die Bedeutung der Vertrauenskalibrierung in Bildung QA-Systemen hervorgehoben. Durch die Verbesserung, wie Modelle ihr eigenes Vertrauen einschätzen, können wir die Wahrscheinlichkeit verringern, dass Schüler in die Irre geführt werden. Unsere Arbeit zeigt, dass die Integration von auf Aufmerksamkeitsfluss basierenden Merkmalen zu erheblichen Verbesserungen sowohl in der Genauigkeit als auch in der Zuverlässigkeit der Antworten des Modells führen kann.

Zusammenfassend hoffen wir, dass unser Ansatz dazu beitragen kann, den Einsatz von Sprachmodellen im Bildungsbereich voranzutreiben, um genauere und kontextreiche Antworten für Schüler zu gewährleisten.