Construire la confiance avec les modèles de langage : explication des scores de confiance

Les grands modèles de langage (LLMs) comme ChatGPT prennent de plus en plus de place dans notre quotidien, nous aidant avec des trucs allant de répondre à des questions à écrire des emails. Mais avec un grand pouvoir vient une grande responsabilité, et il faut s’assurer que ces modèles soient dignes de confiance. Une façon de bâtir cette confiance est de comprendre à quel point ils sont incertains concernant leurs réponses. Cette Incertitude peut aider les utilisateurs à savoir à quel point ils peuvent compter sur les réponses données par ces modèles.

#Qu'est-ce que l'incertitude dans les LLMs ?

L'incertitude dans les LLMs fait référence à la confiance du modèle concernant la justesse de ses réponses. C'est un peu comme quand tu demandes à un pote une question, et qu'il hésite avant de répondre—évidemment, il n'est pas trop sûr. Pour les LLMs, on peut mesurer cette incertitude de différentes manières.

Par exemple, un modèle peut évaluer sa propre incertitude en observant son fonctionnement interne ou à quel point ses réponses sont cohérentes quand on lui pose la même question plusieurs fois. Mais que se passerait-il si on pouvait simplement demander au modèle de dire à quel point il se sent confiant ? Ça nous amène à l'idée des "scores de confiance verbalisés".

#Qu'est-ce que les scores de confiance verbalisés ?

Les scores de confiance verbalisés sont une idée simple mais maligne : le modèle indique, avec sa réponse, à quel point il est confiant dans cette réponse. Tu sais, comme ton pote qui pourrait dire : “Je pense que la réponse est A, mais je suis seulement, genre, sûr à 70%.” Cette approche permet aux LLMs de donner un nombre ou un mot qui exprime leur niveau de confiance, ce qui peut donner aux utilisateurs une meilleure idée de la Fiabilité de la réponse.

#Pourquoi se soucier des scores de confiance ?

Imagine que tu utilises un LLM pour une tâche importante—comme décider ce qu’on mange ou comment réparer ton évier qui fuit. Si le modèle dit : “Je pense que tu devrais prendre des spaghettis,” mais ajoute, “Je suis seulement, genre, sûr à 20%,” tu pourrais vouloir reconsidérer ce choix de dîner. Les scores de confiance aident les utilisateurs à évaluer la fiabilité des réponses données par les LLMs, permettant une prise de décision plus éclairée.

#Comment mesure-t-on l'incertitude ?

Il existe plusieurs méthodes pour mesurer l'incertitude dans les LLMs. Voici quelques-unes des plus courantes :

1. Logits internes des tokens : Le modèle regarde ses propres scores internes pour chaque mot qu’il génère et utilise cette info pour évaluer sa confiance globale.

2. Échantillonnage de plusieurs réponses : Le modèle génère plusieurs réponses à la même question et vérifie à quel point ces réponses sont similaires ou différentes. Si elles sont assez différentes, l'incertitude est élevée !

3. Modèles de substitution : Parfois, des modèles supplémentaires sont utilisés en même temps que le LLM principal pour aider à estimer les scores de confiance.

Mais le souci, c’est que ces méthodes peuvent ne pas être cohérentes ou faciles à appliquer à travers différents modèles ou questions.

#Le défi de la confiance

Bien que les LLMs puissent générer des réponses, ils manquent d'indicateurs de confiance intégrés, ce qui peut mener à une confiance aveugle dans leurs réponses. Avec des humains souvent en train de voter pour les meilleures réponses sur des forums ou des moteurs de recherche classant les réponses par popularité, les LLMs ratent cette couche de vérification. C'est là que les scores de confiance verbalisés entrent en jeu, fournissant un signal de confiance bien nécessaire.

#Pourquoi les scores de confiance verbalisés ?

Utiliser des scores de confiance verbalisés est un moyen simple d'améliorer la compréhension de la fiabilité d'un LLM. Demander simplement à un modèle d'exprimer son incertitude dans sa réponse pourrait être la clé pour amener les utilisateurs à faire plus confiance à ses réponses. L'idée est que le modèle devrait simplement indiquer son niveau de confiance avec sa réponse, rendant facile pour les utilisateurs de saisir combien ils peuvent se fier à ce qu'il dit.

#Les critères pour des scores de confiance efficaces

Pour que les scores de confiance verbalisés soient vraiment utiles, ils devraient répondre à certains critères :

• Fiabilité : Les scores doivent refléter avec précision la confiance du modèle dans ses réponses. Si le score est élevé, la réponse doit être surtout correcte, pas juste une supposition.

• Indépendance du prompt : La méthode devrait bien fonctionner avec divers types de questions et tâches, peu importe comment elles sont formulées.

• Indépendance du modèle : L'approche devrait fonctionner à travers différents LLMs sans dépendre de mécanismes internes qui peuvent varier d'un modèle à l'autre.

• Faible charge : Générer ces scores de confiance ne devrait pas ralentir significativement le temps de réponse, gardant les interactions rapides et efficaces.

#Comment ça marche ?

Quand un utilisateur pose une question à un LLM, le modèle génère une réponse accompagnée d'un score de confiance. Par exemple :

Question : Quelle est la capitale de la France ?
Réponse : Paris.
Confiance : 95%

Dans ce cas, la réponse est claire, et l'utilisateur sait que le modèle est assez confiant dans sa réponse. Si la confiance était plus basse, disons 60%, l'utilisateur pourrait réfléchir à deux fois avant de s'appuyer sur cette info.

#L'évaluation des scores de confiance

Pour comprendre comment les scores de confiance verbalisés fonctionnent bien, les chercheurs les évaluent en utilisant plusieurs ensembles de données et modèles. Ils vérifient si les scores reflètent avec précision la justesse des réponses du modèle et comment différents facteurs—comme la difficulté des questions ou le modèle spécifique utilisé—affectent la fiabilité des scores de confiance.

#Les résultats

Les recherches suggèrent que la fiabilité de ces scores de confiance verbalisés peut varier en fonction de la façon dont on pose la question. La manière dont une question est formulée et les spécificités du prompt font une grande différence dans la qualité des scores fournis.

#Facteurs influençant la fiabilité

1. Difficulté de l'ensemble de données : Certaines questions sont plus difficiles que d'autres. La Capacité du modèle à fournir un score de confiance fiable peut faiblir avec des questions plus difficiles.

2. Capacité du modèle : Les modèles plus grands fournissent généralement de meilleurs scores puisqu'ils ont plus de connaissances à disposition, un peu comme un ami bien informé serait plus confiant pour répondre à une question.

3. Méthodes de prompt : Le style du prompt joue un rôle critique. Des prompts simples pourraient donner des résultats différents par rapport à des prompts complexes.

#La route à suivre

Bien que les scores de confiance verbalisés montrent du potentiel, il y a encore beaucoup à faire pour améliorer leur fiabilité. L'objectif est d'aider les LLMs à non seulement exprimer leur confiance, mais le faire d'une manière cohérente et informative.

#Directions futures

1. Apprendre aux LLMs à exprimer la diversité : Encourager les modèles à fournir une large gamme de scores de confiance peut donner une image plus claire de leur certitude.

2. Comprendre le sens : Les modèles doivent saisir ce que signifient les scores de confiance par rapport aux prompts et réponses données.

3. Conscience de soi : Les LLMs devraient être conscients de leurs propres limites de connaissance afin de mieux estimer leurs niveaux de confiance.

#Conclusion

Les scores de confiance verbalisés présentent un moyen simple d'améliorer la confiance dans les grands modèles de langage. Comme un ami qui partage son niveau de certitude à propos d'une recommandation, ces scores peuvent donner aux utilisateurs une idée plus claire de s'ils doivent prendre une réponse d'un LLM au sérieux ou avec un grain de sel. Le chemin vers des scores de confiance fiables et informatifs est en cours, mais les bénéfices potentiels sont évidents.

Alors la prochaine fois que tu demandes quelque chose à un LLM, n'oublie pas de jeter un œil à ce score de confiance—ça pourrait te sauver d'un dîner de spaghettis quand tu voulais vraiment des tacos.