Construyendo confianza con modelos de lenguaje: explicación de las puntuaciones de confianza

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) como ChatGPT están pasando a ser una parte más grande de nuestra vida diaria, ayudándonos con tareas que van desde responder preguntas hasta escribir correos. Pero con gran poder viene gran responsabilidad, y tenemos que asegurarnos de que estos modelos sean de confianza. Una forma de construir esa confianza es averiguar cuán inciertos están sobre sus respuestas. Esta Incertidumbre puede ayudar a los usuarios a entender cuánto deberían confiar en las respuestas que dan estos modelos.

#¿Qué es la Incertidumbre en LLMs?

La incertidumbre en LLMs se refiere a la confianza del modelo sobre la corrección de sus respuestas. Es un poco como cuando le haces una pregunta a un amigo y duda antes de responder; claramente, no está muy seguro. En el caso de los LLMs, podemos medir esta incertidumbre de varias maneras.

Por ejemplo, un modelo podría evaluar su propia incertidumbre mirando su funcionamiento interno o cuán consistentes son sus respuestas cuando se le pregunta lo mismo varias veces. Pero, ¿qué tal si simplemente pudiéramos pedirle al modelo que nos dijera cuán seguro se siente? Esto nos lleva a la idea de "puntuaciones de confianza verbalizadas."

#¿Qué son las Puntuaciones de Confianza Verbalizadas?

Las puntuaciones de confianza verbalizadas son una idea simple pero ingeniosa: el modelo indica, junto con su respuesta, cuán seguro está de esa respuesta. Sabes, como cuando tu amigo dice: “Creo que la respuesta es A, pero solo estoy, como, 70% seguro.” Este enfoque permite que los LLMs proporcionen un número o una palabra que exprese su nivel de confianza, lo que puede dar a los usuarios una mejor idea de cuán confiable puede ser la respuesta.

#¿Por qué Importan las Puntuaciones de Confianza?

Imagina que estás usando un LLM para una tarea importante-como decidir qué cenar o cómo arreglar tu lavabo que gotea. Si el modelo dice: “Creo que deberías comer espaguetis,” pero añade, “solo estoy, como, 20% seguro,” quizás quieras reconsiderar esa elección de cena. Las puntuaciones de confianza ayudan a los usuarios a evaluar la fiabilidad de las respuestas dadas por los LLMs, permitiendo tomar decisiones más informadas.

#¿Cómo Medimos la Incertidumbre?

Existen varios métodos para medir la incertidumbre en los LLMs. Aquí hay algunos comunes:

1. Logits de Token Internos: El modelo mira sus propias puntuaciones internas para cada palabra que genera y usa esa información para evaluar su confianza general.

2. Muestreo de Múltiples Respuestas: El modelo genera varias respuestas a la misma pregunta y verifica cuán similares o diferentes son esas respuestas. Si son bastante diferentes, ¡la incertidumbre es alta!

3. Modelos Proxy: A veces, se utilizan modelos adicionales junto con el LLM principal para ayudar a estimar las puntuaciones de confianza.

Pero el problema es que estos métodos pueden no ser consistentes o fáciles de aplicar en diferentes modelos o preguntas.

#El Desafío de la Confianza

Mientras que los LLMs pueden generar respuestas, carecen de indicadores de confianza incorporados, lo que puede llevar a una dependencia ciega en sus respuestas. Con los humanos votando a menudo por las mejores respuestas en foros o motores de búsqueda que clasifican las respuestas por popularidad, los LLMs pierden esta capa de verificación. Aquí es donde entran las puntuaciones de confianza verbalizadas, proporcionando una señal de confianza muy necesaria.

#¿Por Qué Puntuaciones de Confianza Verbalizadas?

Usar puntuaciones de confianza verbalizadas es una forma directa de mejorar la comprensión de la fiabilidad de un LLM. Simplemente pidiéndole a un modelo que exprese su incertidumbre como parte de la respuesta podría ser la clave para que los usuarios confíen más en sus respuestas. La idea es que el modelo simplemente declare su nivel de confianza junto con su respuesta, haciendo que sea fácil para los usuarios comprender cuánto pueden confiar en lo que está diciendo.

#Los Requisitos para Puntuaciones de Confianza Efectivas

Para que las puntuaciones de confianza verbalizadas sean genuinamente útiles, deben cumplir ciertos criterios:

• Fiabilidad: Las puntuaciones deben reflejar con precisión la confianza del modelo en sus respuestas. Si la puntuación es alta, la respuesta debería ser mayormente correcta, no solo una conjetura.

• Independencia del Prompt: El método debe funcionar bien con varios tipos de preguntas y tareas, sin importar cómo estén formuladas.

• Independencia del Modelo: El enfoque debe funcionar en diferentes LLMs sin depender de los trabajos internos que pueden variar de modelo a modelo.

• Bajo Costo Adicional: Generar estas puntuaciones de confianza no debería ralentizar significativamente el tiempo de respuesta, manteniendo las interacciones rápidas y eficientes.

#¿Cómo Funciona el Proceso?

Cuando un usuario plantea una pregunta a un LLM, el modelo genera una respuesta junto con una puntuación de confianza. Por ejemplo:

Pregunta: ¿Cuál es la capital de Francia?
Respuesta: París.
Confianza: 95%

En este caso, la respuesta es clara, y el usuario sabe que el modelo está bastante seguro de su respuesta. Si la confianza fuera más baja, digamos 60%, el usuario podría pensarlo dos veces antes de confiar en esa información.

#La Evaluación de las Puntuaciones de Confianza

Para entender cuán bien funcionan las puntuaciones de confianza verbalizadas, los investigadores las evalúan utilizando varios conjuntos de datos y modelos. Verifican si las puntuaciones reflejan con precisión la corrección de las respuestas del modelo y cómo diferentes factores-como la dificultad de las preguntas o el modelo específico utilizado-afectan la fiabilidad de las puntuaciones de confianza.

#Los Resultados

La investigación sugiere que la fiabilidad de estas puntuaciones de confianza verbalizadas puede variar según cómo se le pregunte al modelo. La forma en que se formula una pregunta y los detalles del prompt marcan una gran diferencia en la calidad de las puntuaciones proporcionadas.

#Factores que Influyen en la Fiabilidad

1. Dificultad del Conjunto de Datos: Algunas preguntas son más difíciles que otras. La Capacidad del modelo para proporcionar una puntuación de confianza fiable puede flaquear con preguntas más desafiantes.

2. Capacidad del Modelo: Los modelos más grandes generalmente proporcionan mejores puntuaciones ya que tienen más conocimiento del que echar mano, al igual que un amigo bien leído sería más seguro al responder una pregunta.

3. Métodos de Prompt: El estilo del prompt juega un papel crítico. Los prompts simples podrían dar resultados diferentes en comparación con los complejos.

#El Camino a Seguir

Aunque las puntuaciones de confianza verbalizadas muestran potencial, aún queda mucho trabajo por hacer para mejorar su fiabilidad. El objetivo es ayudar a los LLMs no solo a expresar su confianza, sino a hacerlo de una manera que sea consistente e informativa.

#Direcciones Futuras

1. Enseñar a los LLMs a Expresar Diversidad: Fomentar que los modelos proporcionen una amplia gama de puntuaciones de confianza puede pintar un cuadro más claro de su certeza.

2. Entender el Significado: Los modelos deben comprender lo que significan las puntuaciones de confianza en relación con los prompts y respuestas dadas.

3. Autoconocimiento: Los LLMs deben ser conscientes de sus propias limitaciones de conocimiento para poder estimar mejor sus niveles de confianza.

#Conclusión

Las puntuaciones de confianza verbalizadas presentan una forma directa de mejorar la confianza en los modelos de lenguaje grandes. Como un amigo que comparte su nivel de certeza sobre una recomendación, estas puntuaciones pueden darle a los usuarios una idea más clara de si deben tomar la respuesta de un LLM al pie de la letra o con reservas. El camino para lograr puntuaciones de confianza fiables e informativas está en curso, pero los beneficios potenciales son claros.

Así que la próxima vez que le preguntes a un LLM algo, no olvides buscar esa puntuación de confianza-podría salvarte de una cena de espaguetis cuando realmente querías tacos.