Construindo Confiança com Modelos de Linguagem: Entendendo as Notas de Confiança

Os grandes modelos de linguagem (LLMs) como o ChatGPT estão se tornando uma parte maior das nossas vidas diárias, ajudando a gente com tarefas que vão desde responder perguntas até escrever e-mails. Mas com todo esse poder vem uma grande responsabilidade, e precisamos garantir que esses modelos possam ser confiáveis. Uma forma de construir essa confiança é descobrir quão incertos eles estão sobre suas respostas. Essa Incerteza pode ajudar os usuários a entenderem o quanto podem confiar nas respostas dadas por esses modelos.

#O que é Incerteza em LLMs?

Incerteza em LLMs se refere à confiança do modelo sobre a correção de suas respostas. É um pouco como quando você pergunta algo a um amigo, e ele hesita antes de responder-claramente, ele não está muito seguro. No caso dos LLMs, podemos medir essa incerteza de várias maneiras.

Por exemplo, um modelo pode avaliar sua própria incerteza analisando seu funcionamento interno ou quão consistentes são suas respostas quando a mesma pergunta é feita várias vezes. Mas e se pudéssemos simplesmente perguntar ao modelo o quão confiante ele se sente? Isso nos leva à ideia de "pontuações de confiança verbalizadas."

#O que são Pontuações de Confiança Verbalizadas?

Pontuações de confiança verbalizadas são uma ideia simples, mas inteligente: o modelo afirma, junto com sua resposta, quão confiante está naquela resposta. Sabe, como seu amigo poderia dizer: “Acho que a resposta é A, mas estou, tipo, 70% seguro.” Essa abordagem permite que os LLMs forneçam um número ou uma palavra que expressa seu nível de confiança, o que pode dar aos usuários uma ideia melhor de quão confiável a resposta pode ser.

#Por que se Importar com Pontuações de Confiança?

Imagina que você está usando um LLM para uma tarefa importante-como decidir o que jantar ou como consertar sua pia vazando. Se o modelo disser: “Acho que você deve comer espaguete,” mas acrescentar: “Estou, tipo, 20% seguro,” você pode querer repensar essa escolha de jantar. Pontuações de confiança ajudam os usuários a avaliar a Confiabilidade das respostas dadas pelos LLMs, permitindo uma tomada de decisão mais informada.

#Como Medimos a Incerteza?

Existem vários métodos para medir a incerteza em LLMs. Aqui estão alguns comuns:

1. Logits Internos de Tokens: O modelo analisa suas próprias pontuações internas para cada palavra que gera e usa essas informações para avaliar sua confiança geral.

2. Amostragem de Múltiplas Respostas: O modelo gera várias respostas para a mesma pergunta e verifica quão semelhantes ou diferentes essas respostas são. Se forem bem diferentes, a incerteza é alta!

3. Modelos Proxy: Às vezes, modelos adicionais são usados junto com o LLM principal para ajudar a estimar as pontuações de confiança.

Mas o problema é que esses métodos podem não ser consistentes ou fáceis de aplicar em diferentes modelos ou perguntas.

#O Desafio da Confiança

Embora os LLMs possam gerar respostas, eles não têm indicadores de confiança embutidos, o que pode levar a uma dependência cega de suas respostas. Com humanos muitas vezes votando nas melhores respostas em fóruns ou buscadores classificando respostas pela popularidade, os LLMs perdem essa camada de verificação. É aqui que as pontuações de confiança verbalizadas entram em cena, fornecendo um sinal de confiança muito necessário.

#Por que Pontuações de Confiança Verbalizadas?

Usar pontuações de confiança verbalizadas é uma forma direta de melhorar a compreensão da confiabilidade de um LLM. Simplesmente pedir a um modelo para expressar sua incerteza como parte da resposta pode ser a chave para fazer os usuários confiarem mais em suas respostas. A ideia é que o modelo simplesmente declare seu nível de confiança junto com sua resposta, facilitando para os usuários entenderem o quanto podem confiar no que ele está dizendo.

#Os Requisitos para Pontuações de Confiança Eficazes

Para que pontuações de confiança verbalizadas sejam realmente úteis, elas devem atender a certos critérios:

• Confiabilidade: As pontuações devem refletir com precisão a confiança do modelo em suas respostas. Se a pontuação for alta, a resposta deve ser principalmente correta, e não apenas um palpite.

• Independente de Pergunta: O método deve funcionar bem com vários tipos de perguntas e tarefas, não importando como elas são formuladas.

• Independente de Modelo: A abordagem deve funcionar entre diferentes LLMs sem depender de funcionamentos internos que podem variar de modelo para modelo.

• Baixo Custo: Gerar essas pontuações de confiança não deve atrasar significativamente o tempo de resposta, mantendo as interações rápidas e eficientes.

#Como Funciona o Processo?

Quando um usuário faz uma pergunta a um LLM, o modelo gera uma resposta junto com uma pontuação de confiança. Por exemplo:

Pergunta: Qual é a capital da França?
Resposta: Paris.
Confiança: 95%

Nesse caso, a resposta é clara, e o usuário sabe que o modelo está bastante confiante em sua resposta. Se a confiança fosse mais baixa, digamos 60%, o usuário poderia pensar duas vezes antes de confiar naquela informação.

#A Avaliação das Pontuações de Confiança

Para entender como as pontuações de confiança verbalizadas funcionam bem, os pesquisadores as avaliam usando vários conjuntos de dados e modelos. Eles verificam se as pontuações refletem com precisão a correção das respostas do modelo e como fatores diferentes-como a dificuldade das perguntas ou o modelo específico usado-afetam a confiabilidade das pontuações de confiança.

#Os Resultados

Pesquisas sugerem que a confiabilidade dessas pontuações de confiança verbalizadas pode variar dependendo de como o modelo é questionado. A forma como uma pergunta é formulada e os detalhes do prompt fazem uma grande diferença na qualidade das pontuações fornecidas.

#Fatores que Influenciam a Confiabilidade

1. Dificuldade do Conjunto de Dados: Algumas perguntas são mais difíceis que outras. A Capacidade do Modelo de fornecer uma pontuação de confiança confiável pode falhar em perguntas mais desafiadoras.

2. Capacidade do Modelo: Modelos maiores geralmente fornecem melhores pontuações, já que têm mais conhecimento para se basear, assim como um amigo bem informado estaria mais confiante ao responder uma pergunta.

3. Métodos de Prompt: O estilo do prompt desempenha um papel crítico. Prompts simples podem gerar resultados diferentes em comparação com prompts complexos.

#O Caminho à Frente

Embora as pontuações de confiança verbalizadas mostrem potencial, ainda há muito trabalho a ser feito para aumentar sua confiabilidade. O objetivo é ajudar os LLMs não só a expressar sua confiança, mas fazê-lo de uma maneira que seja consistente e informativa.

#Direções Futuras

1. Ensinar LLMs a Expressar Diversidade: Incentivar modelos a fornecer uma ampla gama de pontuações de confiança pode pintar um quadro mais claro de sua certeza.

2. Entender o Significado: Os modelos devem compreender o que as pontuações de confiança significam em relação aos prompts e respostas dadas.

3. Autoconsciência: Os LLMs devem estar cientes de suas próprias limitações de conhecimento para que possam estimar melhor seus níveis de confiança.

#Conclusão

As pontuações de confiança verbalizadas apresentam uma maneira direta de melhorar a confiança em grandes modelos de linguagem. Como um amigo que compartilha seu nível de certeza sobre uma recomendação, essas pontuações podem dar aos usuários uma noção mais clara de se devem levar a resposta de um LLM ao pé da letra ou com um grão de sal. A jornada para alcançar pontuações de confiança confiáveis e informativas está em andamento, mas os benefícios potenciais são claros.

Então, da próxima vez que você fizer uma pergunta a um LLM, não se esqueça de procurar por essa pontuação de confiança-isso pode te salvar de um jantar de espaguete quando você realmente queria tacos.