Améliorer la confiance dans les modèles de langage éducatifs

Les modèles de langage sont de plus en plus utilisés dans l'éducation pour répondre aux questions. Cependant, ces modèles peuvent parfois donner de mauvaises réponses. Pour réduire le risque de tromper les étudiants, il est important de s'assurer que les modèles fournissent un niveau de Confiance fiable dans leurs réponses. Dans ce contexte, on propose d'utiliser une méthode appelée XGBoost combinée avec BERT pour améliorer l'exactitude de la confiance de ces modèles dans leurs prédictions. On pense que la manière dont l'Attention circule dans le modèle peut nous en dire beaucoup sur la qualité d'une réponse.

#Introduction et Contexte

L'apprentissage profond a changé notre façon d'utiliser les données. Ces modèles peuvent s'attaquer à de nombreux problèmes difficiles que les anciennes méthodes peinaient à résoudre. Par exemple, il y a eu des avancées significatives dans des domaines comme la médecine et le traitement du langage naturel (NLP). Cet article se concentre principalement sur le NLP.

Chez CK-12, on utilise un système de Question Réponse (QA). Quand un utilisateur pose une question, le système suit plusieurs étapes pour la traiter. À la fin de ce processus, il fournit une liste de paragraphes qui contiennent probablement une réponse. Le système classe ces paragraphes selon leur vraisemblance d'être corrects. On présente les meilleures options à l'utilisateur.

Ce système doit gérer diverses questions académiques avec confiance, surtout dans des domaines comme la biologie, la physique et les maths. Cependant, certaines questions peuvent ne pas bien correspondre à ce sur quoi les modèles ont été entraînés. Par exemple, un utilisateur pourrait demander des infos avancées sur un sujet, mais le modèle pourrait ne donner qu'une réponse basique. Il est crucial de savoir quand éviter de répondre à de telles questions pour ne pas induire les étudiants en erreur. Donc, le modèle doit évaluer sa confiance interne avant de décider de répondre.

Un problème courant avec les modèles de deep learning, c'est que leur confiance est souvent mal calibrée. Ça veut dire qu’un modèle peut exprimer une grande confiance dans une mauvaise réponse ou peu de confiance dans une bonne. Ce problème de mal calibration est sérieux, surtout dans des applications comme la détection de fraudes ou les voitures autonomes, où les erreurs peuvent coûter cher. Donc, il est essentiel de savoir quand un modèle est probablement incorrect. En améliorant les scores de confiance, on peut mieux déterminer quand il faut s’abstenir de répondre à des questions.

#Approche Proposée

Notre proposition implique d'entraîner un modèle XGBoost qui se positionne au-dessus de la sortie softmax finale. Ce modèle XGBoost utilise des caractéristiques des étapes précédentes du système BERT, ainsi que de nouvelles caractéristiques basées sur le flux d'attention. On interprète l'attention comme un type de flux. En suivant comment l'attention change à travers différentes couches du modèle, on peut recueillir des infos précieuses sur la façon dont le modèle relie la réponse à la question au fil du temps.

#Travaux Connus

Plusieurs méthodes ont déjà essayé d'améliorer la calibration de confiance dans des tâches de compréhension de lecture. Certaines méthodes se concentrent sur l'ajustement des probabilités de sortie du modèle, comme le temperature scaling, qui adoucit les scores de confiance. Cependant, même si ces méthodes peuvent augmenter la compréhension globale, elles n'améliorent pas toujours les performances dans tous les domaines.

Dans une autre approche, une machine de boosting par gradient (GBM) a été introduite pour améliorer les scores de confiance basés sur diverses caractéristiques. Cependant, cette approche peut ajouter une complexité inutile et peut ne pas convenir à notre système QA, qui ne fonctionne pas en générant des plages de réponses.

Dans des travaux plus étroitement liés, des chercheurs ont utilisé XGBoost de manière similaire, en utilisant plusieurs caractéristiques dont les scores softmax et les longueurs de tokens. Notre principale contribution est l'ajout de caractéristiques basées sur le flux d'attention, qui, selon nous, améliorent considérablement les résultats en capturant le flux d'attention au fur et à mesure qu'il évolue dans le modèle.

#Méthodes de Calibration de Confiance

On a aussi examiné deux techniques principales pour ajuster les scores de confiance : Platt Scaling et Temperature Scaling. Platt Scaling est une méthode où un modèle de régression logistique est entraîné sur les étiquettes prédites par le modèle pour retourner des probabilités calibrées. Temperature Scaling modifie les logits produits par le modèle pour améliorer la distribution des scores sans altérer les valeurs prédites originales.

Une autre méthode, la régression isotone, est une approche non paramétrique où une fonction constante par morceaux ajuste les sorties non calibrées. Chacune de ces méthodes offre différents avantages et inconvénients, mais elles visent toutes à améliorer les scores de confiance.

#Aperçu du Système QA

Le système QA de CK-12 utilise des modèles BERT affinés sur un ensemble de données de contenu académique. Les mises en œuvre standard aboutissent souvent à des réponses qui manquent de contexte, ce qui est particulièrement important dans un cadre académique. Par exemple, quand on demande différents types de volcans, un modèle pourrait simplement dire "Quatre sortes", alors qu'une réponse complète énumérerait aussi les types.

Pour résoudre ce problème, notre système QA vise à fournir des paragraphes complets qui donnent le contexte nécessaire. Quand un utilisateur soumet une requête, plusieurs modèles BERT travaillent ensemble pour trouver le paragraphe le plus pertinent. Le système renvoie une distribution de probabilités sur les paragraphes et sélectionne ceux avec la plus haute probabilité.

Cependant, simplement prendre la réponse la mieux classée peut poser des problèmes si la question ne peut pas être suffisamment répondue par le contenu disponible. Donc, des mesures supplémentaires sont nécessaires pour s'assurer que le paragraphe sélectionné répond vraiment à la question.

#Mécanisme d'Attention dans BERT

Un aspect essentiel des modèles BERT est le mécanisme d'attention, qui aide le modèle à déterminer combien de focus mettre sur différents mots dans un texte. Ce mécanisme est clé pour comprendre l'importance de chaque mot pour transmettre du sens. Il fonctionne en associant une requête à des paires clé-valeur, avec la sortie étant une somme pondérée des valeurs selon la compatibilité.

En pratique, les fonctions d'attention fonctionnent en parallèle à travers différentes couches du modèle. Chaque tête d'attention peut aider le modèle à comprendre différents composants sémantiques, avec BERT utilisant plusieurs têtes d'attention dans chaque couche.

#Conception des Caractéristiques pour les Mesures de Confiance

Nos améliorations viennent du fait de traiter l'attention comme un flux, capturant comment ce flux change à travers diverses couches. On pense que le flux d’attention contient des informations importantes pour le calibrateur. De plus, on a exploré l'utilisation de métriques comme l'Entropie de Shannon pour évaluer à quel point le flux d’attention est imprévisible, ainsi que des scores delta pour analyser les changements à travers les couches.

On a aussi utilisé l'Erreur de Calibration Moyenne (ACE) et l'Erreur de Calibration Maximale (MCE) pour mesurer et comparer les niveaux de mal calibration. Un modèle de calibration efficace devrait viser à minimiser à la fois l'ACE et la MCE pour garantir une sortie fiable.

#Le Nouveau Modèle de Calibration

Le nouveau calibrateur proposé est un modèle XGBoost conçu pour sortir des probabilités basées sur diverses caractéristiques. On a inclus des caractéristiques comme les longueurs des questions et des tokens de réponses, les scores softmax et les données de flux d'attention pour optimiser les performances.

Lors de tests impliquant des questions dans le domaine, des questions décalées et des questions complètement hors domaine, on a cherché à déterminer quand le modèle pourrait avoir au moins une prédiction correcte parmi ses meilleures réponses.

#Résultats et Expériences

Nos expériences indiquent que le nouveau modèle de calibration améliore considérablement la calibration des scores de confiance. Les résultats ont montré des baisses notables tant de l'ACE que de la MCE, accompagnées d'augmentations de l'AUC, soulignant son efficacité.

À travers des graphiques de fiabilité et des courbes ROC, on a démontré la performance du nouveau calibrateur par rapport aux méthodes précédentes. L'analyse de l'importance des caractéristiques a révélé que les caractéristiques de flux d'attention et les probabilités softmax brutes étaient les plus critiques pour la performance du calibrateur.

#Conclusion

Dans cette analyse, on a souligné l'importance de la calibration de confiance dans les systèmes QA éducatifs. En améliorant la façon dont les modèles évaluent leur propre confiance, on peut réduire la probabilité de tromper les étudiants. Notre travail montre que l'intégration de caractéristiques basées sur le flux d'attention peut mener à des améliorations substantielles tant en précision qu'en fiabilité des réponses du modèle.

En résumé, on espère que notre approche pourra aider à faire avancer l'utilisation des modèles de langage dans des contextes éducatifs, garantissant des réponses plus précises et riches en contexte pour les étudiants.