Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, как оценить надежность больших языковых моделей в продолжительном диалоге.
Оценка калибровки и монотонности уверенности в многооборотном взаимодействии с большими языковыми моделями и предложение нового логит-основанного зонда (P(Sufficient)).
Несмотря на успехи больших языковых моделей, оценка достоверности их ответов в многооборотном диалоге остается сложной задачей. В работе «Confidence Estimation for LLMs in Multi-turn Interactions» проведено систематическое исследование этой проблемы, выявляющее недостатки существующих методов в поддержании калибровки и монотонности уверенности по мере поступления новой информации. Показано, что предложенный авторами логит-основанный зонд P(Sufficient) демонстрирует некоторую перспективу в отслеживании информационного прироста, однако задача далеко не решена. Возможно ли создание действительно надежных и заслуживающих доверия разговорных агентов без существенного прогресса в оценке и калибровке их уверенности?
Иллюзия Интеллекта: Разоблачение Галлюцинаций в Языковых Моделях
Современные большие языковые модели (БЯМ) демонстрируют поразительную беглость речи и способность генерировать текст, удивительно похожий на человеческий. Однако, за этой внешней убедительностью скрывается склонность к “галлюцинациям” — генерации неверных утверждений с высокой степенью уверенности. Это означает, что модель может выдавать ложную информацию, представляя её как факт, и делать это настолько убедительно, что отличить правду от вымысла становится затруднительно. Данное явление не связано с сознательным обманом, а является следствием механизма работы БЯМ, основанного на статистическом анализе и сопоставлении паттернов, а не на глубоком понимании смысла и фактов.
Ненадёжность больших языковых моделей (LLM) объясняется тем, что они оперируют преимущественно распознаванием закономерностей, а не истинным пониманием или логическим мышлением. Вместо анализа смысла, модели прогнозируют наиболее вероятную последовательность слов, основываясь на огромном объеме обработанных данных. Это означает, что даже грамматически верные и убедительные высказывания могут быть лишены фактической основы, поскольку модель лишь имитирует интеллектуальную деятельность, не обладая способностью к критической оценке или проверке достоверности информации. В результате, LLM способны генерировать правдоподобные, но ошибочные утверждения, демонстрируя лишь поверхностное сходство с человеческим интеллектом.
Большие языковые модели, несмотря на впечатляющую беглость речи, испытывают трудности в задачах, требующих фактической точности и последовательной логики, из-за отсутствия надежных механизмов проверки достоверности ответов. Модели, опираясь исключительно на сопоставление паттернов, часто генерируют правдоподобные, но ошибочные утверждения, не обладая способностью к критической оценке собственной информации. Это приводит к тому, что в ситуациях, где требуется подтверждение фактов или соблюдение логической последовательности, ответы моделей становятся ненадежными и могут содержать существенные неточности, что ограничивает их применение в областях, где важна абсолютная достоверность.
Оценка Надежности: Развитие Методов Оценки Уверенности
Оценка достоверности (confidence estimation) направлена на предсказание вероятности корректности ответа большой языковой модели (LLM), предоставляя важный сигнал для принятия решений на последующих этапах обработки. Этот механизм позволяет определить, насколько можно доверять полученному результату, что критически важно в приложениях, где неверный ответ может привести к значительным последствиям. Получаемая оценка достоверности используется в различных сценариях, включая фильтрацию недостоверной информации, автоматизированное принятие решений и определение необходимости проверки ответа человеком. По сути, оценка достоверности функционирует как мера уверенности модели в собственной точности, позволяя интегрировать LLM в более сложные системы с управляемым уровнем риска.
Первые подходы к оценке достоверности ответов больших языковых моделей (LLM) включают в себя метод “вербализированной уверенности”, при котором модели прямо указывают уровень своей уверенности в ответе. Альтернативный метод, “самосогласованность”, предполагает генерацию нескольких вариантов ответа на один и тот же вопрос и оценку надежности ответа на основе степени согласованности между этими вариантами. В рамках данного подхода, чем больше сгенерированных ответов согласуются друг с другом, тем выше считается надежность итогового ответа. Оба метода используются для получения количественной оценки, позволяющей оценить вероятность корректности ответа LLM без необходимости ручной проверки.
Несмотря на кажущуюся простоту, методы оценки уверенности, такие как вербализация уверенности и самосогласованность, часто демонстрируют низкую корреляцию с фактической вероятностью правильного ответа. Исследования показывают, что заявленная моделью уверенность может быть завышена для неверных ответов и занижена для верных, что снижает эффективность этих подходов в задачах, требующих надежной оценки достоверности. В связи с этим, активно разрабатываются более сложные методы, включающие калибровку вероятностей, использование ансамблей моделей и учет информации о процессе генерации ответа, для повышения точности оценки уверенности и улучшения производительности LLM в критически важных приложениях.
Зондирование Внутренних Сигналов: Логит-Основанные Меры Уверенности
Логит-зонды (logit-based probes) извлекают оценки достоверности непосредственно из внутренних механизмов языковой модели (LLM), анализируя значения логитов — необработанных выходных данных, предшествующих применению функции softmax. В отличие от методов, оценивающих уверенность исключительно по сгенерированному тексту, логит-зонды позволяют получить более объективную оценку, поскольку не зависят от лингвистической реализации ответа. Извлечение и анализ логитов позволяет оценить степень уверенности модели в выборе конкретного токена, предоставляя количественную меру ее внутренней уверенности, что потенциально полезно для задач, требующих оценки надежности предсказаний LLM.
Методы оценки уверенности, такие как ‘P(true)’ и ‘P(Sufficient)’, функционируют путем анализа вероятностей, генерируемых языковой моделью. ‘P(true)’ оценивает вероятность истинности сгенерированного ответа, основываясь на внутренних представлениях модели. В свою очередь, ‘P(Sufficient)’ определяет вероятность того, что текущей информации достаточно для обоснования данного ответа. Оба подхода используют выходные данные модели — вероятности токенов — для количественной оценки уверенности, позволяя отделить оценку уверенности от простого анализа текста ответа. Фактически, эти методы извлекают оценку уверенности непосредственно из внутренних слоев модели, а не из внешних проявлений, таких как длина предложения или использование определенных слов.
Несмотря на перспективность использования логит-зондов для оценки уверенности языковых моделей, необходима тщательная проверка их соответствия фактической неопределенности модели. Особенно это актуально в сложных многоходовых диалогах, где контекст и зависимости между репликами существенно усложняют задачу. Оценка должна учитывать возможность неверной интерпретации логит-зондом внутренних состояний модели, приводящей к завышенной или заниженной оценке уверенности. Важно убедиться, что полученные оценки коррелируют с фактической точностью ответов в различных сценариях и не подвержены систематическим ошибкам, возникающим при изменении сложности и длительности диалога.
Оценка Надежности: Экспериментальная Верификация в Диалоговых Системах
Для всесторонней оценки методов определения достоверности в диалоговых системах используются специализированные наборы данных, такие как ‘20Q’, ‘GuessMyCity’, ‘Grace’ и ‘TrickMe’. Эти платформы создают сложные многооборотные диалоговые сценарии, представляющие собой серьезную проверку для алгоритмов. В отличие от простых задач, где ответ можно определить по одному вопросу, эти наборы данных требуют от системы не только знания фактов, но и способности к логическим рассуждениям и поддержанию контекста беседы на протяжении нескольких ходов. Именно в таких сложных условиях можно достоверно оценить, насколько хорошо система понимает свою собственную уверенность в ответе и способна ли она адекватно сигнализировать об этом пользователю.
Для оценки надёжности систем диалогового взаимодействия применяются метрики, позволяющие проверить, насколько адекватно система оценивает собственную уверенность в ответах. В частности, метрика InfoECE (Expected Calibration Error) измеряет расхождение между заявленной системой уверенностью и фактической точностью ответов — чем ниже значение, тем лучше откалибрована система. Параллельно, коэффициент корреляции Кендалла (Kendall’s τ) оценивает монотонность уверенности — то есть, увеличивается ли уверенность системы по мере поступления дополнительной информации в ходе диалога. Высокое значение Kendall’s τ указывает на то, что система последовательно повышает свою уверенность, когда получает больше контекста, что является важным признаком разумного поведения.
Недавние исследования продемонстрировали превосходство метода ‘P(Sufficient)’ в оценке надежности диалоговых систем. При тестировании на наборе данных ‘20Q’ данный метод достиг показателя InfoECE в 13.05, что свидетельствует о высокой калибровке — соответствие между предсказанной уверенностью и фактической точностью. Еще более впечатляющим является результат, полученный на наборе данных ‘Guess’, где значение коэффициента Kendall’s τ достигло 93.91, указывая на способность метода корректно повышать уверенность по мере получения дополнительной информации. Эти показатели подтверждают эффективность ‘P(Sufficient)’ в задачах, требующих надежной оценки уверенности в ответах диалоговых систем, и делают его перспективным инструментом для дальнейших исследований в данной области.
Исследования показали, что показатель P(Sufficient) демонстрирует высокую эффективность при оценке достоверности диалоговых систем, достигая значения InfoECE в 5.27 и коэффициента Kendall’s τ в 83.76 на наборе данных Guess при использовании с моделью Qwen2.5-72B. Данный результат подчеркивает не только высокую точность метода P(Sufficient) в определении уверенности системы, но и его адаптивность к различным архитектурам языковых моделей, что делает его перспективным инструментом для повышения надежности и предсказуемости диалоговых агентов.
Исследование показывает, что оценка уверенности больших языковых моделей в многоходовых диалогах представляет собой сложную задачу. Существующие методы часто демонстрируют недостаточную калибровку и неспособность поддерживать монотонность — то есть, уверенность не всегда растет по мере получения новой информации. Авторы предлагают новый подход, основанный на анализе логарифмов вероятностей, чтобы более точно отслеживать прирост информации. Как заметил Бертран Рассел: «Чем больше я узнаю, тем больше я понимаю, что ничего не знаю». Эта фраза удивительно точно отражает суть проблемы: даже самые передовые модели, стремясь к эмуляции интеллекта, сталкиваются с трудностями в объективной оценке собственных знаний и уверенности в ответах. По сути, архитектура системы, определяющая ее поведение, требует постоянного совершенствования методов калибровки для обеспечения надежности в диалоге.
Куда Далее?
Представленная работа, исследуя оценку уверенности больших языковых моделей в многооборотном диалоге, выявляет закономерную, хоть и досадную, неспособность существующих методов к адекватной калибровке и монотонности. Вероятно, проблема не в тонкой настройке отдельных параметров, но в фундаментальном непонимании того, как информация действительно «течет» сквозь эти сложные системы. Попытка извлечь уверенность из логитов — шаг в верном направлении, но лишь симптом, а не лекарство.
Необходимо сместить фокус с простого предсказания вероятностей на моделирование процесса приобретения информации. Языковая модель, по сути, — это система, стремящаяся уменьшить неопределенность. Оценка уверенности должна отражать именно этот процесс — не просто «насколько она уверена в ответе», но «насколько ответ уменьшил её собственное незнание». Понимание этого требует разработки метрик, способных улавливать не только точность, но и степень изменения внутренней модели мира.
В конечном счете, настоящая проверка — это не способность модели генерировать правдоподобные ответы, но её умение признавать собственную некомпетентность. Иначе говоря, элегантность системы проявляется не в сложности её архитектуры, а в простоте и честности её самооценки. И, как всегда, документация фиксирует структуру, но не передаёт поведение — оно рождается во взаимодействии.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.02179.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Вопросы по PDF: Новый вызов для искусственного интеллекта
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- От принципа Ферма к нейронным сетям: новый взгляд на вариационную физику
- Искусственный интеллект на службе науки: новый инструмент для анализа данных
- Оптический Искусственный Интеллект: Новый Взгляд на Энергоэффективность
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Квантовые Загадки: Размышления о Современной Физике
- Машинное обучение и тайны модулярности
- Диффузия против Квантов: Новый Взгляд на Факторизацию
2026-01-06 21:22