Призрачная уверенность: почему языковые модели ошибаются даже тогда, когда уверены

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что существующие методы оценки неопределенности больших языковых моделей оказываются неэффективными при работе с неоднозначными вопросами.

При отсутствии неопределённости в данных, глубинная структура многослойного перцептрона демонстрирует способность к удовлетворительной ранжировке, однако при наличии даже незначительной неоднозначности эта способность резко снижается, указывая на то, что скрытые состояния не надёжно кодируют информацию об этой неоднозначности.

Работа демонстрирует, что оценка неопределенности в языковых моделях не учитывает нетривиальную алеаторную неопределенность, возникающую при обработке неоднозначных запросов.

Несмотря на растущую важность оценки неопределенности в больших языковых моделях (LLM) для надежного применения, существующие методы часто демонстрируют несоответствие реальным условиям. В работе ‘The Illusion of Certainty: Uncertainty quantification for LLMs fails under ambiguity’ показано, что текущие подходы к квантификации неопределенности (UQ) существенно ухудшаются при работе с неоднозначными данными, приближаясь к случайной производительности. Авторы выявили эту проблему, представив новые наборы данных для вопросов-ответов (MAQA и AmbigQA) с учетом распределения вероятностей ответов, обусловленных фактической когерентностью. Этот результат указывает на фундаментальные ограничения существующих методов UQ, особенно в условиях нетривиальной алеаторной неопределенности, и ставит вопрос о необходимости разработки новых парадигм моделирования, способных адекватно оценивать и учитывать неоднозначность в естественном языке.

Неопределенность в Ответах: Вызов для Языковых Моделей

Большие языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющие результаты в задачах вопросно-ответных систем, однако часто не способны выразить степень своей уверенности в ответах. Отсутствие надежной оценки неопределенности ограничивает их применение в критически важных областях, где требуется высокая достоверность. Ключевая проблема заключается в различении внутренней случайности данных и недостатка знаний у модели. Существующие методы оценки неопределенности показывают лишь незначительное улучшение по сравнению со случайным выбором, особенно при столкновении с реалистичной двусмысленностью.

Анализ данных для Gemma 3-12B на MAQA∗ демонстрирует, что при нулевой алеаторной неопределенности предсказательная энтропия и истинная эпистемическая неопределенность коррелируют, однако эта корреляция исчезает при наличии нетривиальной алеаторной неопределенности, а средняя ROC-кривая для оценки предсказаний с высокой истинной неопределенностью приближается к случайной производительности.

Подобно тому, как сложно уловить истинную форму облака, скрытую за изменчивой дымкой, оценка уверенности модели требует различения случайного шума и глубокого непонимания.

Разграничение Неопределенности: Эпистемическая и Алеаторная Природа

Неопределенность в анализе данных и машинном обучении классифицируется на два типа: алеаторную и эпистемическую. Алеаторная неопределенность отражает случайность данных, являясь неотъемлемой частью процесса. Эпистемическая неопределенность возникает из-за недостатка знаний или ограниченности данных для обучения. Оценка обоих типов неопределенности необходима для разработки надежных систем искусственного интеллекта, способных оценивать границы своих знаний. Система, способная «знать, чего она не знает», принимает более обоснованные решения и избегает ошибок.

Для захвата эпистемической неопределенности эффективны байесовский подход и ансамблевые методы. Байесовский подход моделирует распределение вероятностей по параметрам модели, отражая неопределенность в их оценке. Ансамблевые методы, такие как случайный лес или градиентный бустинг, создают несколько моделей и объединяют их прогнозы, что позволяет оценить разброс и, следовательно, эпистемическую неопределенность.

Теоретическое исследование трехклассового симплекса показывает, что при нулевой алеаторной неопределенности высокая энтропия гарантирует низкую эпистемическую неопределенность, в то время как при наличии нетривиальной алеаторной неопределенности наблюдение высокой или низкой энтропии не предоставляет информации об эпистемической неопределенности.

Оценка Количественной Определенности: Бенчмарки и Метрики

Для оценки способности моделей количественно определять неопределенность в неоднозначных задачах вопросно-ответного типа разработаны специализированные наборы данных, такие как MAQA и AmbigQA. Эти бенчмарки представляют моделям вопросы, допускающие несколько правдоподобных ответов, требуя от них соответствующей оценки уровня уверенности. Качество оценок неопределенности оценивается с помощью метрик, основанных на анализе предсказательного распределения, включая расхождение Кулбака-Лейблера и взаимную информацию.

Однако, результаты показывают, что современные методы достигают AUC-ROC, приближающегося к случайному (0.5) на этих наборах данных, что указывает на ограниченную способность надежно различать хорошо и плохо откалиброванные предсказания. Дальнейший анализ с использованием статистики согласованности (A_UC) подтверждает это ограничение, поскольку значения не значительно превышают 0.5, демонстрируя неспособность надежно ранжировать образцы с высокой и низкой эпистемической неопределенностью.

Распределение истинной энтропии для вопросов в MAQA∗ и AmbigQA∗ показывает широкий диапазон значений, а низкое расхождение между различными прокси-методами оценки истинного распределения подтверждает качество этих оценок.

Зондирование Представлений LLM: Поиск Эпистемических Сигналов

Внутренние представления больших языковых моделей (LLM) могут быть проанализированы для выявления сигналов эпистемической неопределенности. Исследования показывают, что модели не всегда уверенно обрабатывают неоднозначную информацию, и это проявляется в структуре их внутренних представлений. Методы, такие как семантическое варьирование (Semantic Variation), позволяют оценить разнообразие этих представлений. Высокая степень вариативности указывает на недостаток уверенности модели в своих ответах, особенно при обработке сложных или неоднозначных запросов.

Разнообразие представлений можно рассматривать как индикатор внутренней борьбы модели с неопределенностью. Понимание того, как неопределенность проявляется внутри модели, позволяет разрабатывать стратегии для повышения ее надежности и достоверности. Анализ внутренних представлений открывает возможности для создания более прозрачных и предсказуемых систем, способных оценивать собственную уверенность в своих ответах. Каждая новая зависимость модели от данных – это скрытая цена ее свободы, и понимание этой взаимосвязи – ключ к созданию действительно разумных систем.

Исследование классификации с использованием многослойного персептрона показывает, что при нулевой алеаторной неопределенности зонды достигают удовлетворительной разделяющей способности в глубоких слоях, однако при наличии нетривиальной алеаторной неопределенности производительность значительно снижается, что указывает на то, что скрытые состояния не надежно кодируют эпистемическую неопределенность в условиях неоднозначности.

Исследование, представленное в статье, подчеркивает несостоятельность существующих методов оценки неопределенности в больших языковых моделях при столкновении с неоднозначностью. Авторы демонстрируют, что текущие подходы не способны адекватно отразить истинную алеаторическую неопределенность, возникающую из-за многозначности вопросов. Эта проблема особенно актуальна, поскольку структура определяет поведение системы, и неспособность модели распознать неоднозначность приводит к неверным прогнозам. Как заметила Ада Лавлейс: «Я верю, что машина может делать все, что мы можем поручить ей сделать». Эта фраза, хотя и написана в контексте вычислительной машины, отражает необходимость точного определения границ возможностей модели и признания тех случаев, когда неоднозначность вопроса препятствует достоверному ответу. В данном исследовании, понимание и учет этой алеаторической неопределенности становится ключевым для повышения надежности и предсказуемости больших языковых моделей.

Что впереди?

Представленная работа обнажает иллюзию надежности, которой часто придают значение количественной оценке неопределенности в больших языковых моделях. Если существующие методы дают сбой при столкновении с реальной неоднозначностью, значит, мы переусложнили систему, пытаясь измерить то, что по своей природе неуловимо. Модульность, предлагаемая ансамблевыми подходами, без понимания контекста, порождающего неоднозначность, – лишь иллюзия контроля.

Необходимо признать, что истинная алеаторическая неопределенность – это не просто шум, который нужно усреднить, а фундаментальная характеристика самой задачи. Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке методов, которые не пытаются «устранить» неоднозначность, а, напротив, явно учитывают её на этапе обучения модели. Иначе, мы продолжим строить сложные системы, стоящие на костылях, и удивляться, когда они падают.

В конечном итоге, успех в этой области потребует более глубокого понимания природы языка, познания и самой неопределенности. Задача не в том, чтобы создать модель, которая всегда дает «правильный» ответ, а в том, чтобы создать систему, которая способна признать своё незнание и выразить его адекватным образом.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04418.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-09 21:06

🚀 Квантовые новости