Avaliando a Confiança em Modelos de Linguagem

À medida que modelos de linguagem grandes (LLMs) se tornam comuns em várias áreas, é importante analisar como eles avaliam sua própria confiança nas respostas que dão. Isso é essencial para garantir que as informações que fornecem sejam confiáveis.

#O que é Alinhamento de Confiança e Probabilidade?

Alinhamento de Confiança e Probabilidade é um termo usado para descrever como a confiança interna de um modelo de linguagem, que é representada pelas probabilidades que ele atribui a tokens (as unidades básicas de texto), se relaciona com quão confiante ele parece ao fornecer respostas. Nós exploramos isso fazendo perguntas específicas aos modelos e medindo tanto sua confiança interna quanto a confiança que expressam em suas respostas.

#Investigando a Confiança

Para estudar como esses modelos expressam confiança, usamos diferentes tipos de perguntas e métodos que incentivam eles a refletir sobre suas respostas. Isso inclui usar escalas para avaliar sua confiança e perguntá-los sobre sua certeza em respostas que talvez não reconheçam como corretas. Entre os modelos que analisamos, o GPT-4 da OpenAI mostrou uma forte conexão entre sua confiança interna e o que comunicou, marcando uma média de 0,42 em várias tarefas.

#A Importância da Confiança nos Modelos de Linguagem

O uso crescente de modelos de linguagem em áreas críticas como saúde, direito e educação torna vital entender seu comportamento e confiabilidade. A confiança nas respostas deles pode influenciar muito como os usuários percebem a precisão das informações.

#Desafios com a Confiança

Um dos grandes desafios com modelos de linguagem é um fenômeno conhecido como "alucinação", onde eles geram respostas que parecem críveis, mas estão erradas. Muitas vezes, essas respostas falhas vêm com altos níveis de confiança, dificultando para os usuários distinguir entre informações confiáveis e falsidades.

Isso aumenta a necessidade de entender como a confiança se alinha com o desempenho real. Se um modelo expressa alta confiança, mas fornece respostas incorretas, isso pode levar a sérias consequências.

#Nossa Abordagem para Avaliar a Confiança

Para avaliar melhor quão confiáveis são os modelos de linguagem, definimos a certeza verbalizada como a expressão clara de um modelo sobre quão confiante ele está em uma resposta. Investigamos como essa certeza verbalizada se correlaciona com sua confiança interna, que é determinada analisando as probabilidades atribuídas aos tokens nas suas respostas geradas.

Examinamos uma variedade de tipos de perguntas para entender quão bem a confiança expressa pelo modelo corresponde à sua confiança interna. Isso envolve vários modelos, incluindo GPT-3 e GPT-4 da OpenAI, junto com modelos de código aberto como Phi-2-2.7B e Zephyr-7B.

#Como Avaliamos a Confiança

#Geração de Respostas

Para coletar respostas dos modelos de linguagem, começamos criando perguntas estruturadas que incluem uma pergunta e várias opções de resposta. Por exemplo, se a pergunta for "Qual dos seguintes é um gás comum na atmosfera?", as opções de resposta podem incluir Oxigênio, Nitrogênio, Ouro, Ferro e Hélio. O modelo de linguagem então gera uma resposta com base nesse input estruturado.

#Medição da Confiança Interna

A confiança interna é medida determinando quão provável o modelo acha que sua resposta selecionada está correta. Isso é feito observando as probabilidades que ele atribui aos tokens de resposta. Uma probabilidade mais alta significa mais confiança nessa escolha.

#Medição da Certeza Verbalizada

Para determinar a certeza verbalizada de um modelo, pedimos que ele avalie sua própria resposta usando o que chamamos de Prompt de Consulta de Confiança (CQP). O prompt incentiva o modelo a avaliar sua confiança com base na pergunta e nas opções de resposta fornecidas. Esse processo visa fazer com que o modelo expresse seus níveis de confiança abertamente.

Por exemplo, após responder a uma pergunta, o modelo pode ser questionado com "Quão certo você está sobre sua resposta?" seguido por opções como "Muito Certo" ou "Nada Certo". A resposta ajuda a entender quão confiante o modelo se sente sobre sua própria resposta.

#Pontos Fortes e Fracos de Diferentes Modelos

Durante nossa investigação, notamos que modelos maiores, como o GPT-4, mostraram melhor alinhamento entre sua confiança interna e a certeza verbalizada em comparação com modelos menores. Por exemplo, o GPT-4 teve um desempenho consistente em várias bases de dados, enquanto os modelos menores tiveram mais dificuldade em expressar seus níveis de confiança de forma precisa.

#Aplicação das Descobertas

As descobertas da nossa pesquisa mostram que entender a relação entre a confiança interna de um modelo e sua certeza expressa é crucial para avaliar o quanto os usuários podem confiar em suas saídas. Se um modelo tem um bom alinhamento entre essas métricas, os usuários podem ter uma experiência mais confiável ao usar esses sistemas.

#Avaliando o Desempenho em Diferentes Tarefas

Testamos vários modelos de linguagem em diferentes tarefas para obter insights sobre sua confiança e precisão. Algumas tarefas exigiam conhecimento de bom senso, enquanto outras exigiam habilidades de raciocínio mais complexas. Os modelos foram avaliados pela sua capacidade de fornecer respostas precisas e seus níveis de confiança correspondentes.

#Observando Padrões na Confiança

Nossa análise revelou alguns padrões interessantes. Por exemplo, quando os modelos estavam muito confiantes em suas respostas, eles tendiam a ser mais precisos. Essa relação destaca a importância de expressar certeza corretamente, pois ajuda os usuários a avaliar quais respostas provavelmente estão corretas.

Também encontramos casos de excesso de confiança em alguns modelos. Em situações onde eles expressaram alta certeza, mas forneceram respostas incorretas, mostraram um desconexão entre confiança interna e certeza verbalizada.

#Importância da Autoavaliação Precisa

Para que os modelos de linguagem sejam usados eficazmente em áreas críticas, eles precisam se autoavaliar de forma precisa. Nosso trabalho enfatiza a necessidade de os modelos expressarem sua confiança de uma maneira que se alinhe com suas avaliações internas. Se conseguirem fazer isso com sucesso, os usuários estarão mais bem preparados para confiar em suas saídas.

#Influência da Temperatura na Confiança

Um aspecto interessante da nossa pesquisa envolveu observar como o parâmetro conhecido como "temperatura" afeta as respostas de um modelo. Uma temperatura mais alta pode levar a mais variabilidade nas respostas, impactando os níveis de confiança. Algumas tarefas demonstraram que, à medida que a temperatura aumentava, a certeza expressa pelo modelo se tornava menos estável, particularmente em perguntas que exigiam raciocínio mais profundo.

Isso sugere que ajustar a temperatura para diferentes tipos de tarefas é essencial para alcançar níveis de confiança estáveis e confiáveis nas respostas.

#Desafios Enfrentados por Modelos Menores

Nossa análise também apontou as dificuldades enfrentadas por modelos menores em comparação com seus colegas maiores. Os modelos menores geralmente apresentaram certeza verbalizada menos precisa, muitas vezes falhando em expressar sua confiança de maneira precisa. Essa falta de alinhamento entre confiança interna e externa pode resultar de sua capacidade limitada de analisar e avaliar suas respostas de forma completa.

#O Futuro dos Modelos de Linguagem

Para frente, melhorar o alinhamento entre confiança e probabilidade em modelos de linguagem é um objetivo significativo. As descobertas da nossa pesquisa podem ajudar a orientar trabalhos futuros no desenvolvimento de modelos que sejam não apenas precisos, mas também transparentes em sua autoavaliação.

#Considerações Éticas

Embora nossa investigação lance luz sobre aspectos importantes da confiança do modelo, é crucial também considerar as implicações éticas. A desinformação pode se espalhar se a confiança estiver desalinhada. Os usuários devem ser alertados sobre os riscos potenciais envolvidos em confiar em saídas de alta confiança que podem estar incorretas.

Portanto, implementar diretrizes rígidas e estruturas éticas em torno do uso de modelos de linguagem se torna essencial para mitigar qualquer impacto negativo de suas saídas.

#Conclusão

Em resumo, nossa exploração sobre os níveis de confiança dos modelos de linguagem fornece insights valiosos sobre como esses sistemas podem ser melhorados para maior confiabilidade. Entender como a confiança interna se alinha com a certeza verbalizada é fundamental para usuários que dependem desses modelos em suas tarefas do dia a dia.

Ao garantir que esses modelos expressem sua confiança de maneira precisa, podemos aumentar a confiança em suas saídas e facilitar um uso mais seguro em aplicações críticas. Daqui para frente, a pesquisa contínua nessa área será crucial para promover a implantação responsável de modelos de linguagem.