Pelancaran Klarity, iaitu alat baharu untuk menganalisis ketidakpastian dalam output model generatif, telah mencetuskan perbahasan menarik dalam kalangan penyelidik AI mengenai keberkesanan penggunaan kebarangkalian log untuk mengukur kepastian Model Bahasa Besar (LLM). Perbincangan ini menyoroti cabaran kompleks dalam memahami dan mengukur tahap keyakinan model AI dalam respons mereka.
Model-model yang Diuji untuk Klarity:
- Qwen2.5-0.5B (Asas)
- Qwen2.5-0.5B-Instruct
- Qwen2.5-7B
- Qwen2.5-7B-Instruct
Ciri-ciri Utama:
- Analisis Entropi Dwi
- Pengelompokan Semantik
- Output Berstruktur
- Analisis Berteknologi AI
Cabaran Asas
Teras perbahasan ini adalah sama ada analisis kebarangkalian token demi token benar-benar menggambarkan pemahaman semantik. Beberapa penyelidik menunjukkan bahawa pendekatan semasa menganalisis teks token demi token mewujudkan ketidaksepadanan antara pengukuran mekanikal dan makna semantik sebenar. Batasan ini berpunca daripada cara model bahasa memproses maklumat dalam pecahan yang tidak semestinya sejajar dengan konsep atau idea yang lengkap.
Cabaran asas menggunakan kebarangkalian log untuk mengukur kepastian LLM adalah ketidaksepadanan antara cara model bahasa memproses maklumat dan bagaimana makna semantik sebenarnya berfungsi... Ini mewujudkan jurang antara pengukuran mekanikal kepastian dan pemahaman sebenar, seperti menganggap peta sebagai wilayah sebenar.
Pendekatan Alternatif
Para penyelidik telah meneroka pelbagai kaedah untuk mengukur ketidakpastian model dengan lebih baik. Soalan pelbagai pilihan dengan analisis kebarangkalian token khusus telah menunjukkan hasil yang memberangsangkan, begitu juga dengan pendekatan pengesah yang mengajukan soalan susulan seperti Adakah jawapan ini betul? Beberapa kajian mencadangkan bahawa penormalan kebarangkalian jawapan mudah ya/tidak mungkin memberikan pengukuran keyakinan model yang lebih tepat.
Hujah untuk Kebarangkalian Log
Walaupun terdapat skeptisisme, sesetengah penyelidik dengan tegas mempertahankan nilai kebarangkalian log, terutamanya dalam aplikasi persampelan. Penyelidikan terkini, termasuk kertas kerja yang diterima untuk ICLR 2025, menunjukkan bahawa pemotongan dinamik titik pemutus (persampelan min-p) boleh membawa kepada peningkatan prestasi yang ketara, terutamanya dalam model yang lebih kecil. Ini menunjukkan bahawa walaupun kebarangkalian log mungkin tidak sempurna memetakan pemahaman semantik, ia masih mengandungi maklumat berharga yang boleh dimanfaatkan secara berkesan.
Aplikasi Praktikal
Perbincangan ini telah menyoroti beberapa aplikasi praktikal pengukuran ketidakpastian, termasuk potensi untuk menggunakan skor ketidakpastian untuk mengoptimumkan penghalaan model - membolehkan pertanyaan yang lebih mudah ditangani oleh model yang lebih kecil manakala soalan kompleks diarahkan kepada sistem yang lebih berkemampuan. Pendekatan ini boleh meningkatkan kecekapan dan prestasi dalam aplikasi dunia sebenar.
Perbahasan ini terus berkembang seiring dengan usaha para penyelidik untuk merapatkan jurang antara pengukuran mekanikal dan pemahaman semantik dalam sistem AI. Walaupun penyelesaian sempurna masih belum tercapai, usaha komuniti untuk membangunkan metrik ketidakpastian yang lebih baik terus memacu inovasi dalam pendekatan teori dan aplikasi praktikal.
Rujukan: Klarity: Understanding Uncertainty in Generative Model Predictions