Apresentando o APRICOT: Um Novo Método para Confiar em LLMs

Conforme os grandes Modelos de linguagem (LLMs) vão se tornando mais comuns em aplicativos usados pelas pessoas, garantir que eles sejam confiáveis e seguros é super importante. Isso significa que precisamos determinar com precisão o quão confiante um modelo está em relação às suas previsões. Mas, pode ser complicado encontrar boas maneiras de avaliar a Confiança desses modelos, especialmente quando só conseguimos ver o texto que eles geram.

Pra resolver isso, a gente apresenta um novo método chamado APRICOT (Predição Auxiliar de Alvos de Confiança). Esse método ajuda a definir níveis de confiança e treina outro modelo que prevê a confiança de um LLM baseado apenas no texto que ele recebe e produz. Esse método tem várias vantagens: é fácil de entender e implementar, não precisa de acesso direto ao funcionamento interno do LLM, não interfere na geração de texto e tem várias aplicações possíveis. Por exemplo, ele pode expressar verbalmente o quão confiante o modelo está ou mudar a resposta com base nesse nível de confiança.

A gente mostra que nosso método reduz efetivamente os erros de Calibração tanto para LLMs visíveis quanto ocultos em cenários de perguntas e Respostas de livro fechado, ajudando a identificar quando as respostas do LLM podem estar erradas.

#A Importância da Confiança em LLMs

A confiança em sistemas automatizados é vital, especialmente em áreas críticas como saúde e situações legais. Quando um modelo mostra consistentemente que está inseguro sobre suas respostas, isso ajuda a construir confiança. Por outro lado, se o modelo fornece previsões enganosas, as pessoas podem perder a confiança, o que é difícil de recuperar.

Nosso método, o APRICOT, tem como objetivo melhorar essa confiança, oferecendo uma maneira de entender quão confiante um modelo está sobre suas respostas, seja através de indicadores claros de Incerteza ou ajustando as respostas com base nos níveis de confiança.

#Como o APRICOT Funciona

O APRICOT funciona treinando um modelo auxiliar que prevê quão confiante um LLM alvo está em relação às respostas que ele dá. Esse modelo auxiliar usa apenas a pergunta de entrada e a resposta de saída do LLM.

Pra treinar esse modelo, a gente deriva alvos que representam níveis de confiança sem precisar acessar detalhes internos do LLM. Em vez disso, a gente analisa as representações da pergunta de entrada usando outro modelo, simplificando o processo. Isso é super relevante, já que muitos LLMs agora estão protegidos por sistemas de caixa-preta, e esse método permite que a gente trabalhe com eles sem precisar de acesso direto.

Os passos principais pra usar o APRICOT são:

1. Gerando Dados: A gente pede ao LLM alvo pra fornecer dados de treinamento, pedindo pra ele responder perguntas.
2. Criando Alvos de Calibração: A gente define como são os níveis de confiança sem precisar de detalhes internos do LLM.
3. Treinando o Modelo Auxiliar: Usamos as perguntas e respostas geradas pra treinar o modelo auxiliar pra prever a confiança nas respostas do LLM.

#A Necessidade de Confiança na Automação

Construir confiança nos LLMs é crucial, à medida que eles se tornam mais integrados em aplicativos do dia a dia. Quando os modelos operam em áreas de alto risco, como saúde, comportamentos inconsistentes ou não confiáveis podem ter consequências sérias. A confiança pode ser construída através de ações consistentes, e nosso método apoia isso ao quantificar a incerteza e a confiança nas saídas dos LLMs.

Pesquisas mostraram que quando as pessoas encontram estimativas de confiança não confiáveis, a confiança delas diminui. Portanto, um sistema como o APRICOT pode melhorar a confiabilidade e permitir que os usuários se beneficiem dos LLMs de forma mais eficaz.

#Incerteza e Modelos de Linguagem

Medir a incerteza em modelos de linguagem tem sido uma área de interesse, com trabalhos anteriores focando em diferentes tarefas de linguagem natural. No entanto, aplicar esses métodos aos LLMs apresenta desafios únicos. Por exemplo, LLMs geralmente são muito complexos pra métodos de incerteza padrão, que muitas vezes precisam de acesso direto ao modelo.

Alguns métodos tentaram contornar isso, mas geralmente assumem acesso ao funcionamento interno do modelo. Diferente dessas abordagens, nosso método, o APRICOT, precisa apenas da entrada e saída do LLM, tornando-o aplicável a muitos sistemas onde o acesso direto não é possível.

#Agrupamento para Calibração

Um dos aspectos centrais do APRICOT é como a gente estabelece alvos de calibração através de técnicas de agrupamento. Agrupando perguntas semelhantes, conseguimos entender melhor quão confiante o LLM deve ser em suas respostas.

A gente utiliza um modelo que pode criar embeddings de perguntas, permitindo que a gente as agrupe com base nos significados. Esse método tem vantagens, incluindo não precisar especificar o número de grupos de antemão. Essa flexibilidade ajuda a acomodar vários tipos de perguntas de forma eficaz sem perder detalhes importantes.

#Treinando o Modelo Auxiliar

Uma vez que temos nossos alvos de calibração, podemos treinar o modelo auxiliar pra prever a confiança de um LLM.

Durante essa fase, fornecemos as perguntas-alvo junto com amostras em contexto pro LLM, capturando as respostas geradas. Então, treinamos o modelo auxiliar pra vincular as perguntas aos alvos de calibração correspondentes derivados do nosso passo anterior de agrupamento.

A gente realiza esse treinamento usando técnicas robustas pra garantir que o modelo aprenda de forma eficaz e possa generalizar bem pra novas perguntas.

#Avaliação dos Resultados

Pra avaliar como o APRICOT se sai, usamos vários conjuntos de dados e comparações de benchmarks. Focamos em tarefas de perguntas e respostas de livro fechado, já que elas permitem uma maneira simples de checar se uma resposta está correta.

A gente avalia o desempenho com base na precisão, erro de calibração esperado e outras medidas relevantes. Por exemplo, analisamos quão bem o modelo consegue prever se uma resposta é provavelmente correta com base no nível de confiança.

Nos nossos testes, o APRICOT mostra consistentemente melhorias em relação a outros métodos, diferenciando efetivamente respostas corretas de incorretas enquanto mantém pontuações de calibração competitivas.

#Implicações dos Resultados

Os resultados dos nossos experimentos indicam que o APRICOT melhora efetivamente a confiabilidade das respostas dos LLMs. O modelo auxiliar pode fornecer estimativas de confiança confiáveis que ajudam os usuários a determinar a confiabilidade das respostas de um LLM.

Isso tem implicações de longo alcance, especialmente em aplicações onde a segurança é fundamental. Com pontuações de confiança melhor calibradas, os usuários podem tomar decisões mais informadas sobre as informações fornecidas pelos LLMs.

#Desafios e Trabalhos Futuros

Embora o APRICOT mostre promessas, é importante reconhecer suas limitações. A metodologia atual pra agrupar alvos de confiança depende muito de ter um modelo de embedding adequado e dados suficientes. Em cenários onde isso não é possível, nossa abordagem binária de fallback ainda oferece uma alternativa viável e confiável.

Além disso, como em qualquer modelo de aprendizado de máquina, o modelo auxiliar precisa ser validado continuamente contra dados fora da distribuição pra garantir que continue confiável. Pesquisas futuras podem se concentrar em como enfrentar esses desafios e melhorar a calibração geral dos modelos de linguagem.

#Considerações Éticas

Ao implementar sistemas como o APRICOT, é crucial considerar as ramificações éticas, principalmente ao aplicar LLMs em áreas sensíveis. Esses modelos podem apresentar níveis de desempenho variados com base nos dados que eles são expostos, o que pode afetar certas subpopulações mais do que outras. A validação regular das respostas será necessária pra mitigar quaisquer potenciais vieses e manter a confiança.

#Conclusão

Neste trabalho, apresentamos o APRICOT, um método que oferece uma abordagem prática pra quantificar a incerteza em grandes modelos de linguagem com base apenas nas suas entradas e saídas. Ao empregar técnicas de agrupamento e modelagem auxiliar, conseguimos melhorar a calibração dos LLMs e construir confiança em suas previsões.

Conforme os modelos de linguagem continuam a evoluir, ferramentas como o APRICOT serão inestimáveis pra garantir que os benefícios desses sistemas avançados possam ser realizados enquanto minimizam os riscos associados ao seu uso.

À medida que seguimos em frente, a pesquisa contínua refinara esses métodos, permitindo uma precisão e confiabilidade ainda maiores nas aplicações de modelos de linguagem em várias áreas.