LLMの評価: 信頼度と知識の限界

大規模言語モデル（LLM）は、質問に答えたり、さまざまな言語タスクを行ったりするための人気のあるツールになってるけど、正確に見える間違った答えを出す「幻覚」と呼ばれる問題に直面してる。これは、モデルが学んだことを超えた質問がされるとよく起こることだよ。信頼できるモデルは、自分の限界を理解して、できるときは正しい答えを出して、知識が足りないときは応じないべきなんだ。

LLMが自分の限界をどれくらい理解してるかを知ることは、特に安全や医療などの重要な分野では重要で、間違った答えが重大な結果をもたらす可能性があるからね。これには、LLMが自分の知ってることと知らないことをはっきり理解する必要がある。

この論文では、LLMが自分の答えの信頼性を表現する2つの方法、確率的認識と言語化された認識について見てる。前者は、モデルが生成する各単語の可能性に基づいてどれくらい自信があるかを指す。後者は、モデルがどれくらい自信を持って答えを言葉で表現するかだ。どっちの認識も大事だけど、これまでの研究は主に別々にフォーカスしてたから、比較することで得られる可能性のある洞察は見逃されてたんだ。

#知識の境界の重要性

自分の知識の境界を知ってることで、LLMはもっと頼りにされるようになる。頼りにされるモデルは、追加の情報が必要なタスクを改善できる。たとえば、モデルが答えに自信が無いとき、外部の情報源を使って効率を高められるかもしれない。ただ、追加の情報源を使うと、取得した情報が正確でないと混乱を招く可能性がある。

多くの研究が、モデルが自分の知識の境界をどう認識するかを調べてきた。2つの主なカテゴリーは、確率的認識と、言語化された認識。確率的認識は、モデルが生成する単語に基づく信頼度に注目してる。言語化された認識は、モデルが自分の自信を普通の言葉でどれくらいよく表現できるかってことだ。

この2つの認識を理解することで、どう関係してるかや違いを見えてくる。この論文はいくつかの主要な質問を調査してる：

1. 確率的認識と、言語化された認識のそれぞれの利点と欠点は？
2. これらの認識は、質問の種類によってどう変わる？
3. LLMは普通の言葉で自分の自信を正確に表現できる？

#異なる認識の理解

確率的認識と、言語化された認識の違いを理解するために、著者たちは4つの有名なLLMといくつかのデータセットを使った。目的は、どの認識がより正確で、各モデルが異なる種類の質問に対してどうパフォーマンスするかを見ることだった。

#確率的認識

確率的認識は、モデルが生成する単語の可能性に基づいてる。多くの場合、モデルは自分の回答に対して過信しすぎて間違った答えを出すことがある。モデルが回答を生成する方法を調整することで、この過信を解決できるかもしれない。

研究では、いくつかのモデルが自分の知識の限界を理解するのが得意だってわかってる。最近の研究は、LLMが適切なプロンプト技術を通じて信頼性を高められるかに焦点を当ててる。

#言語化された認識

言語化された認識は、モデルが自分の回答に対する自信をどれくらいよくコミュニケーションできるかってこと。いくつかの研究では、特定のモデルは普通の言葉で自信をうまく表現できることがわかったけど、他のモデルは苦労してる。LLMの自信を伝える能力を向上させることが多くの研究者の焦点になってる。

これらの研究は通常、確率的認識か、言語化された認識のいずれかを孤立して調べてきた。この論文は、LLMが知識の境界に関してどうパフォーマンスするかを比較することで、両方の視点を明らかにすることを目指してる。

#実験の設定

#タスク

タスクの目標は、モデルが内部の知識に基づいて質問に直接答えることだ。この研究では、モデルが回答と一緒に自分の自信を表現するように求められた。

#使用したモデル

著者たちは、2つのオープンソースモデルと、生成する答えに確率を提供する2つの人気のブラックボックスモデルを使った。彼らは、これらのモデルが確率的および言語化された自信の両方でどうパフォーマンスするかを分析することを目指した。

#データセット

この研究は、モデルのパフォーマンスを評価するために有名なデータセットに依存した。一つの注目すべきデータセット、Natural Questions（NQ）は、さまざまな実験で使われた。NQデータセットは、短いまたは長い答えが事実に関する知識に関連するリアルな検索クエリから構成されてる。

#結果と分析

#認識の正確性

結果は、LLMが一般的に言語化された認識よりも確率的認識の方が良いことを示した。しかし、確率的認識の正確性は、信頼を測定するための適切な閾値を設定するために関連データセットへのアクセスに依存してた。一方、言語化された認識は、合理的なパフォーマンスを達成するための追加の設定が必要なかった。

#異なる質問タイプに対するパフォーマンス

LLMは、あまり一般的でない質問に答えるときにパフォーマンスが向上した。これは、一見直感に反するかもしれない。なぜなら、通常はモデルが慣れた質問の方がうまくいくと思っているからだ。調査結果は、LLMが一般的でない質問の方が、よりはっきり理解できる傾向があることを示してる。

あまり一般的でない質問に対して、確率的認識は言語化された認識を大きく上回っていた。これは、LLMが知らないときにその答えを表現するより、認識するのが得意だということを示唆してる。

#認識間の相関

著者たちは、確率的な自信と、言語化された自信の相関を調べた。相関は存在したけど、全体的にはそれほど強くなかった。この結果は、LLMが自分の内部の自信を普通の言葉で正確に表現するのが難しいことを示してる。

自信のレベルとパフォーマンスの関係を見たとき、分析は、どちらの自信もモデルのパフォーマンスの良さと正の相関があることを示した。ただ、確率的な自信は、言語化された自信よりもパフォーマンスとの関連が強かった。

#発見の概要

要約すると、LLMの確率的認識は一般的に言語化された認識よりも正確だけど、確率的認識は適切な設定に大きく依存する。両方の認識はあまり一般的でない質問に対してより良いパフォーマンスを示し、LLMは普通の言葉で内部の自信を表現するのに苦労してる。

#結論

この論文は、LLMが自分の知識の境界をどのように表現し、測定するかについての貴重な洞察を提供してる。確率的認識と、言語化された認識を比較することによって、これらの認識を理解することでより信頼できるモデルに繋がる可能性があるとわかった。

LLMはさまざまなタスクで素晴らしい能力を示すけど、自信のレベルを伝える方法にかなりの制限もある。これらの研究は、LLMの改善に向けてのさらなる調査を促進し、知識の限界をよりよく理解し、表現することに焦点を当ててる。

LLMの能力を向上させることで、正確さが重要な重要な分野でより良いパフォーマンスに繋がるかもしれない。これらのモデルが自分の知識をどう認識し、自信をどう伝えるかを理解することが、将来的により信頼性が高く効果的な言語モデルの開発に寄与することになるんだ。