Evaluando la confianza en los modelos de lenguaje

A medida que los modelos de lenguaje grandes (LLMs) se vuelven comunes en varias áreas, es importante examinar cómo evalúan su propia confianza en las respuestas que ofrecen. Esto es esencial para asegurar que la información que proporcionan sea fiable.

#¿Qué es la Alineación de Confianza y Probabilidad?

La Alineación de Confianza y Probabilidad es un término que se usa para describir cómo la confianza interna de un modelo de lenguaje, que se representa mediante las probabilidades que asigna a los tokens (las unidades básicas de texto), se relaciona con cuán confiado parece cuando da respuestas. Exploramos esto haciendo preguntas específicas a los modelos y midiendo tanto su confianza interna como la confianza que expresan en sus respuestas.

#Investigando la Confianza

Para estudiar cómo estos modelos expresan confianza, usamos diferentes tipos de preguntas y métodos que los animan a reflexionar sobre sus respuestas. Esto incluye usar escalas para calificar su confianza y preguntarles sobre su certeza en respuestas que podrían no reconocer como correctas. Entre los modelos que analizamos, el GPT-4 de OpenAI mostró una fuerte conexión entre su confianza interna y lo que comunicaba, obteniendo un puntaje promedio de 0.42 en varias tareas.

#La Importancia de la Confianza en los Modelos de Lenguaje

El uso creciente de modelos de lenguaje en áreas críticas como la salud, la ley y la educación hace que entender su comportamiento y confiabilidad sea vital. La confianza en sus respuestas puede influir en gran medida en cómo los usuarios perciben la exactitud de la información.

#Desafíos con la Confianza

Uno de los principales desafíos con los modelos de lenguaje es un fenómeno conocido como "alucinación", donde generan respuestas que suenan creíbles pero son incorrectas. A menudo, estas respuestas defectuosas vienen con altos niveles de confianza, lo que dificulta a los usuarios distinguir la información fiable de las falsedades.

Esto aumenta la importancia de entender cómo la confianza se alinea con el rendimiento real. Si un modelo expresa alta confianza pero proporciona respuestas incorrectas, puede tener graves consecuencias.

#Nuestro Enfoque para Evaluar la Confianza

Para medir mejor cuán confiables son los modelos de lenguaje, definimos la certeza verbalizada como la clara expresión de un modelo sobre cuán confiado está en una respuesta. Investigamos cómo esta certeza verbalizada se correlaciona con su confianza interna, que se determina analizando las probabilidades asignadas a los tokens en sus respuestas generadas.

Examinamos una variedad de tipos de preguntas para entender qué tan bien la confianza expresada del modelo coincide con su confianza interna. Esto involucra varios modelos, incluidos GPT-3 y GPT-4 de OpenAI, junto con modelos de código abierto como Phi-2-2.7B y Zephyr-7B.

#Cómo Evaluamos la Confianza

#Generación de Respuestas

Para recopilar respuestas de los modelos de lenguaje, comenzamos creando prompts estructurados que incluyen una pregunta y varias opciones de respuesta. Por ejemplo, si la pregunta es, "¿Cuál de los siguientes es un gas común en la atmósfera?" las opciones de respuesta podrían incluir Oxígeno, Nitrógeno, Oro, Hierro y Helio. El modelo de lenguaje luego genera una respuesta basada en esta entrada estructurada.

#Medición de Confianza Interna

La confianza interna se mide determinando cuán probable cree el modelo que su respuesta seleccionada sea correcta. Esto se hace observando las probabilidades que asigna a los tokens de respuesta. Una mayor probabilidad significa más confianza en esa elección.

#Medición de Certeza Verbalizada

Para determinar la certeza verbalizada de un modelo, le pedimos que evalúe su propia respuesta usando lo que llamamos un Prompt de Consulta de Confianza (CQP). El prompt urge al modelo a evaluar su confianza basada en la pregunta y las opciones de respuesta proporcionadas. Este proceso busca que el modelo exprese abiertamente sus niveles de confianza.

Por ejemplo, después de responder una pregunta, se podría invitar al modelo con, "¿Qué tan seguro estás de tu respuesta?" seguido de opciones como "Muy Seguro" o "Nada Seguro". La respuesta nos ayuda a entender cuán confiado se siente el modelo sobre su propia respuesta.

#Fortalezas y Debilidades de Diferentes Modelos

Durante nuestra investigación, notamos que los modelos más grandes, como el GPT-4, mostraron mejor alineación entre su confianza interna y su certeza verbalizada en comparación con los modelos más pequeños. Por ejemplo, el GPT-4 tuvo un buen desempeño constante en varios conjuntos de datos, mientras que los modelos más pequeños tuvieron más dificultades para expresar con precisión sus niveles de confianza.

#Aplicación de los Hallazgos

Los hallazgos de nuestra investigación muestran que entender la relación entre la confianza interna de un modelo y su certeza expresada es crucial para evaluar cuán confiables pueden ser sus resultados. Si un modelo tiene una buena alineación entre estas métricas, los usuarios pueden tener una experiencia más fiable al usar estos sistemas.

#Evaluando el Rendimiento en Diferentes Tareas

Probamos varios modelos de lenguaje en diferentes tareas para obtener información sobre su confianza y exactitud. Algunas tareas requerían conocimiento de sentido común, mientras que otras exigían habilidades de razonamiento más complejas. Los modelos fueron evaluados en su capacidad para proporcionar respuestas precisas y sus niveles de confianza correspondientes.

#Observando Patrones en la Confianza

Nuestro análisis reveló algunos patrones interesantes. Por ejemplo, cuando los modelos estaban muy seguros de sus respuestas, tendían a ser más precisos. Esta relación resalta la importancia de expresar la certeza de manera correcta, ya que ayuda a los usuarios a evaluar qué respuestas son más propensas a ser correctas.

También encontramos casos de exceso de confianza en algunos modelos. En situaciones donde expresaron alta certeza pero proporcionaron respuestas incorrectas, mostraron una desconexión entre la confianza interna y la certeza verbalizada.

#Importancia de la Autoevaluación Precisa

Para que los modelos de lenguaje sean utilizados eficazmente en áreas críticas, necesitan autoevaluarse con precisión. Nuestro trabajo enfatiza la necesidad de que los modelos expresen su confianza de una manera que esté alineada con sus evaluaciones internas. Si pueden hacer esto con éxito, los usuarios estarán mejor equipados para confiar en sus resultados.

#Influencia de la Temperatura en la Confianza

Un aspecto interesante de nuestra investigación involucró observar cómo el parámetro conocido como "temperatura" afecta las respuestas de un modelo. Una temperatura más alta puede llevar a más variabilidad en las respuestas, impactando los niveles de confianza. Algunas tareas demostraron que a medida que aumentaba la temperatura, la certeza expresada del modelo se volvía menos estable, particularmente en preguntas que requerían un razonamiento más profundo.

Esto sugiere que ajustar la temperatura para diferentes tipos de tareas es esencial para lograr niveles de confianza estables y fiables en las respuestas.

#Desafíos Enfrentados por Modelos Más Pequeños

Nuestro análisis también señaló las dificultades que enfrentan los modelos más pequeños en comparación con sus contrapartes más grandes. Los modelos más pequeños generalmente mostraron una certeza verbalizada menos precisa, a menudo sin poder expresar su confianza con exactitud. Esta falta de alineación entre la confianza interna y externa podría deberse a su capacidad limitada para analizar y evaluar sus respuestas a fondo.

#El Futuro de los Modelos de Lenguaje

De cara al futuro, mejorar la alineación de confianza-probabilidad en los modelos de lenguaje es un objetivo significativo. Los hallazgos de nuestra investigación pueden ayudar a guiar el trabajo futuro en el desarrollo de modelos que no solo sean precisos, sino también transparentes en su autoevaluación.

#Consideraciones Éticas

Aunque nuestra investigación arroja luz sobre aspectos importantes de la confianza en los modelos, es crucial también considerar las implicaciones éticas. La desinformación puede propagarse si la confianza está desalineada. Los usuarios deben ser conscientes de los riesgos potenciales involucrados en confiar en resultados de alta confianza que pueden ser incorrectos.

Por lo tanto, implementar pautas estrictas y marcos éticos en el uso de modelos de lenguaje se vuelve esencial para mitigar cualquier impacto negativo de sus resultados.

#Conclusión

En resumen, nuestra exploración sobre los niveles de confianza de los modelos de lenguaje proporciona información valiosa sobre cómo se pueden mejorar estos sistemas para una mayor fiabilidad. Entender cómo la confianza interna se alinea con la certeza verbalizada es fundamental para los usuarios que dependen de estos modelos en sus tareas diarias.

Al asegurar que estos modelos expresen su confianza con precisión, podemos aumentar la confianza en sus resultados y facilitar un uso más seguro en aplicaciones críticas. De cara al futuro, la investigación continua en esta área será crucial para fomentar el despliegue responsable de modelos de lenguaje.