Критический взгляд: как самооценка улучшает ответы больших языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, что обучение моделей с использованием естественных языковых оценок помогает им лучше оценивать свою уверенность в ответах.

Модель CritiCal, работающая на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, демонстрирует значительный потенциал в улучшении калибровки уверенности больших языковых моделей даже при использовании в качестве учителя модели с худшими показателями, что указывает на возможность повышения надежности систем в условиях неидеальных исходных данных.

В статье представлена методика CritiCal, использующая контролируемую тонкую настройку с применением естественных языковых критических замечаний для повышения калибровки уверенности в больших языковых моделях, демонстрируя улучшенные результаты и превосходя калибровку моделей-учителей в задачах, требующих рассуждений.

Несмотря на значительные успехи, точная калибровка уверенности в больших языковых моделях (LLM) остается сложной задачей, особенно в высокорисковых областях. В работе ‘CritiCal: Can Critique Help LLM Uncertainty or Confidence Calibration?’ предложен новый подход, использующий естественный языковой анализ критики для повышения адекватности оценки уверенности LLM. Исследование показывает, что метод CritiCal, основанный на обучении с учителем с использованием критики, не только превосходит существующие методы, но и демонстрирует лучшие результаты, чем его «учительская» модель GPT-4o, в сложных задачах рассуждения. Способны ли подобные методы критики значительно повысить надежность и безопасность LLM в реальных приложениях?

Уверенность под вопросом: Основа неопределенности

Большие языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющие возможности в генерации текста, однако часто страдают от неточной калибровки оценок достоверности. Это приводит к тому, что модель может выдавать неверные ответы с высокой уверенностью, снижая надежность ее работы. Несоответствие между предсказанной уверенностью и фактической точностью критично для приложений, требующих высокой надежности, таких как медицинская диагностика или финансовый анализ. Разработка методов повышения калибровки LLM – актуальная задача, поскольку существующие подходы часто недостаточно эффективны в сложных сценариях.

Сравнение методов калибровки достоверности CritiCal и традиционных методов демонстрирует различия в их эффективности.

CritiCal: Контролируемая тонкая настройка уверенности

Метод CritiCal – это подход к контролируемой тонкой настройке LLM, использующий критические замечания, сгенерированные учителем, для улучшения оценки уверенности модели. В основе лежит идея, что предоставление обратной связи о собственных ответах способствует более точной калибровке. Процесс включает генерацию критических замечаний как сигналов для тонкой настройки. В отличие от традиционных методов, использующих только метки правильности/неправильности, CritiCal использует отзывы на естественном языке, обеспечивая не только оценку уверенности, но и объяснимую обратную связь.

Результаты многооборотной самокритики на эталонных наборах ComparisonQA, StrategyQA и MATH-perturb показывают, что сглаженное среднее значение производительности (сплошная линия) и соответствующий диапазон в одну треть стандартного отклонения (затененная область) для ACC, ECE и AUROC изменяются в зависимости от итерации, при этом итерация 0 представляет собой исходный ответ без самокритики.

Эксперименты с ComparisonQA, StrategyQA и MATH-perturb демонстрируют, что применение CritiCal улучшает калибровку уверенности модели. Наблюдается изменение показателей ACC, ECE и AUROC в зависимости от итераций самокритики.

Валидация CritiCal: Эффективность в различных сценариях

Метод CritiCal улучшает калибровку уверенности как на данных, соответствующих распределению, так и на данных, не соответствующих ему, повышая надежность модели в непредсказуемых сценариях. Оценка с использованием ECE и AUROC подтверждает превосходство CritiCal по сравнению с базовыми моделями. На StrategyQA и MATH-Perturb достигнуты значительно более низкие значения ECE и более высокая AUROC.

Средние значения ECE и AUROC для каждой модели на общих эталонных наборах показывают, что результаты, полученные с использованием запроса на неопределенность (темные полосы), отличаются от результатов, полученных с использованием оценки достоверности (светлые полосы), а более подробный анализ в условиях многооборотной самокритики представлен в Приложении B.

Метод эффективен в сценариях, требующих сложного рассуждения, включая многошаговое и математическое. Детализированная критика на естественном языке способствует повышению точности и превосходит калибровку даже модели-учителя (GPT-4o).

За пределами CritiCal: Ландшафт техник калибровки

Исследование демонстрирует эффективность подхода CritiCal в улучшении калибровки LLM. Ключевым элементом является использование модели-учителя (GPT-4o) для генерации критических оценок. Несмотря на перспективность CritiCal, авторы отмечают возможность дальнейшего совершенствования за счет изучения альтернативных методов, таких как Direct Preference Optimization.

Результаты многооборотной самокритики на всех шести эталонных наборах показывают, что исходный ответ без самокритики (итерация 0) отличается от последующих итераций, при этом полупрозрачная светло-серая область представляет собой среднюю производительность всех моделей с отклонением в одну треть стандартного отклонения.

Данная работа акцентирует внимание на важности перехода от простого масштабирования моделей к техникам, которые способствуют развитию подлинного понимания и осведомленности о неопределенности. Каждая задержка в осознании собственной неполноты знаний – это цена углубленного понимания.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем, способных не просто выдавать ответы, но и оценивать степень своей уверенности в них. Этот процесс калибровки уверенности напоминает попытку запечатлеть момент времени, зафиксировать состояние системы на определенном этапе развития. Ада Лавлейс некогда заметила: «Предметы, которые могут быть описаны с помощью математических выражений, подчиняются законам математики». В контексте данной работы, это означает, что способность модели к самооценке и коррекции ответов, достигаемая через метод CritiCal, представляет собой применение математических принципов к процессу обучения, позволяя системе эволюционировать и становиться более надежной с течением времени. Улучшение калибровки уверенности, особенно в задачах, требующих рассуждений, является шагом к созданию систем, которые не просто функционируют, но и достойно стареют, адаптируясь к изменяющимся условиям и предоставляя все более точные результаты.

Что дальше?

Представленный подход, безусловно, демонстрирует возможность корректировки самооценки больших языковых моделей посредством обучения на критических замечаниях. Однако, сама концепция «калибровки» представляется временной иллюзией. Любая метрика, претендующая на абсолютную оценку уверенности, обречена на устаревание, поскольку сама среда, в которой функционирует модель, неизбежно меняется. Вопрос не в достижении идеальной калибровки, а в создании систем, способных адаптироваться к своей собственной неопределенности.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется изучение устойчивости полученных моделей к «шуму» и искажениям в критических замечаниях. Насколько robust оказывается система, обученная на несовершенных данных? Или, более фундаментально, возможно ли создание самокритичных моделей, способных генерировать и оценивать собственные ответы без внешней помощи? Каждая абстракция несёт груз прошлого, и попытки создать «идеальную» калибровку лишь откладывают неизбежное столкновение с непредсказуемостью будущего.

Пожалуй, наиболее перспективным представляется отказ от концепции «обучения» как таковой, в пользу создания систем, способных к медленным, эволюционным изменениям. Только медленные изменения сохраняют устойчивость. Вместо того, чтобы «настраивать» модель на конкретный набор задач, следует стремиться к созданию системы, способной к непрерывному самосовершенствованию, адаптирующейся к изменяющимся условиям и признающей собственную неполноту.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.24505.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-10 14:57

🚀 Квантовые новости