한줄 요약: 

"Uncertainty Quantification for Large Language Models"에서는 대형 언어 모델(LLM)의 불확실성을 정량화하기 위한 다양한 방법을 제시합니다.  

알레아토릭(aleatoric-데이터 자체의 노이즈로 인해 발생하는 불확실성, 더 많은 데이터를 제공하더라도 줄어들지 않음) 불확실성과 에피스테믹(epistemic-모델의 지식 부족으로 인해 발생하는 불확실성, 더 많은 데이터를 제공함으로써 줄일 수) 불확실성


supervised-라벨이 있는 데이터셋을 기반으로 오류를 예측하는 함수를 학습, unsupervised-모델이 제공하는 확률을 기반으로 불확실성을 평가하는 정보 이론적 방법, 모델의 임베딩이나 주의(attention) 마스크를 분석하는 내성적 방법 등



짧은 요약(Abstract) :

대형 언어 모델(LLM)의 불확실성을 정량화하는 방법에 대해 다루고 있습니다. LLM은 자연어 처리(NLP) 분야에서 강력한 도구로 자리 잡았지만, 종종 잘못된 정보를 생성하거나 "환각"을 일으킬 수 있습니다. 이 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 불확실성 정량화(UQ)를 활용하여 모델의 신뢰성을 평가하고, 잘못된 정보 생성을 감지하는 방법을 제안합니다. 불확실성 점수는 모델의 오류와 상관관계를 가지며, 이를 통해 신뢰성 있는 결과를 선택적으로 생성할 수 있습니다. 또한, 다양한 UQ 방법론을 소개하고, 이를 실제 LLM 기반 애플리케이션에 적용하는 실용적인 제안도 제공합니다. 연구는 LLM의 안전성을 높이고, 불확실성 정량화의 벤치마크를 공유하여 추가 연구를 촉진하는 것을 목표로 합니다.




"Uncertainty Quantification for Large Language Models" addresses methods for quantifying uncertainty in large language models (LLMs). While LLMs have become powerful tools in the field of natural language processing (NLP), they often generate incorrect information or "hallucinations." This paper proposes using uncertainty quantification (UQ) to assess the reliability of models and detect erroneous information generation. The uncertainty score correlates with model errors, allowing for the selective generation of reliable results. Additionally, the paper introduces various UQ methodologies and provides practical suggestions for applying them in real-world LLM-based applications. The research aims to enhance the safety of LLMs and promote further research by sharing benchmarks for uncertainty quantification.


* Useful sentences :

단어정리

Methodology

“Uncertainty Quantification for Large Language Models”에서 다루고 있는 메써드에 대해 설명드리겠습니다. 이 논문은 대형 언어 모델(LLM)의 불확실성을 정량화하는 다양한 방법을 탐구하고 있습니다. 불확실성 정량화는 모델이 생성한 결과의 신뢰성을 평가하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 논문에서는 주로 두 가지 유형의 불확실성, 즉 알레아토릭(aleatoric) 불확실성과 에피스테믹(epistemic) 불확실성을 다루고 있습니다.

알레아토릭 불확실성: 이는 데이터 자체의 노이즈로 인해 발생하는 불확실성입니다. 예를 들어, 라벨이 잘못되었거나 클래스 간의 중첩이 있는 경우, 또는 데이터가 모호한 경우에 발생합니다. 알레아토릭 불확실성은 더 많은 데이터를 제공하더라도 줄어들지 않습니다.
에피스테믹 불확실성: 이는 모델의 지식 부족으로 인해 발생하는 불확실성입니다. 특정 영역에서 데이터가 부족하거나 전혀 없는 경우에 발생합니다. 에피스테믹 불확실성은 더 많은 데이터를 제공함으로써 줄일 수 있습니다.

논문에서는 불확실성을 정량화하기 위한 다양한 방법을 제시하고 있습니다. 이 방법들은 크게 감독된 방법과 비감독 방법으로 나눌 수 있습니다.

감독된 방법: 라벨이 있는 데이터셋을 기반으로 오류를 예측하는 함수를 학습합니다. 예를 들어, 모델의 임베딩 벡터를 사용하여 선형 회귀를 수행하는 방법이 있습니다.
비감독 방법: 모델이 제공하는 확률을 기반으로 불확실성을 평가하는 정보 이론적 방법, 모델의 임베딩이나 주의(attention) 마스크를 분석하는 내성적 방법 등이 있습니다. 또한, 모델에게 직접 생성된 답변에 대한 신뢰도를 물어보는 언어화된 불확실성 방법도 있습니다.

이 논문에서는 특히 LLM의 생성 작업에 대한 불확실성 정량화가 분류 및 회귀 작업보다 더 도전적이라고 설명하고 있습니다. 이는 LLM이 생성하는 텍스트가 길고 복잡하기 때문입니다. 따라서, 불확실성을 정량화할 때는 시퀀스 수준, 토큰 수준, 그리고 주장 수준에서의 평가가 필요합니다.

영문 버전:

The paper “Uncertainty Quantification for Large Language Models” explores various methods for quantifying uncertainty in large language models (LLMs). Uncertainty quantification plays a crucial role in assessing the reliability of the outputs generated by the model. The paper primarily addresses two types of uncertainty: aleatoric and epistemic uncertainty.

Aleatoric Uncertainty: This type of uncertainty arises from noise inherent in the data itself. It occurs in cases such as mislabeled data, class overlap, or data ambiguity. Aleatoric uncertainty cannot be reduced by providing more data.
Epistemic Uncertainty: This uncertainty arises from a lack of knowledge in the model. It occurs when there is a total absence or just a few samples from a particular region. Epistemic uncertainty can be reduced by providing more data.

The paper presents various methods for uncertainty quantification, which can be broadly categorized into supervised and unsupervised methods.

Supervised Methods: These methods involve fitting a function that predicts erroneous generations based on a labeled dataset. For example, performing linear regression over the model’s embedding vectors.
Unsupervised Methods: These include information-theoretic methods that assess uncertainty based on probabilities given by the model, introspective methods that analyze model embeddings or attention masks, and verbalized uncertainty methods that directly ask the model about its confidence in a generated answer.

The paper highlights that uncertainty quantification for generation tasks in LLMs is more challenging than for classification and regression tasks due to the length and complexity of the generated text. Therefore, it is necessary to evaluate uncertainty at the sequence level, token level, and claim level.

Results

논문 “Uncertainty Quantification for Large Language Models”는 대형 언어 모델(LLM)의 불확실성 정량화(UQ)에 대한 다양한 방법론을 제시하고, 이를 통해 모델의 신뢰성을 향상시키는 방법을 탐구합니다. 이 연구는 특히 LLM이 생성하는 텍스트의 신뢰성을 평가하고, 잘못된 정보나 환각(hallucination)을 감지하는 데 중점을 둡니다.

결과 요약

경쟁 모델: 연구에서는 다양한 LLM을 대상으로 UQ 방법을 적용하였습니다. 대표적으로 HuggingFace의 Llama, Gemma, Qwen, DeepSeek 등의 모델이 포함되었습니다. 이러한 모델들은 각각의 특성과 구조에 따라 불확실성 정량화 방법이 다르게 적용되었습니다.
테스트 데이터: 연구는 기계 번역(MT), 질문 응답(QA), 요약, 언어 이해, 사실 확인, 추론 등의 다양한 NLP 태스크를 포함하는 확장 가능한 벤치마크를 사용하였습니다. 이러한 데이터셋은 모델의 다양한 측면을 평가하는 데 사용되었습니다.
메트릭: 불확실성 정량화의 성능을 평가하기 위해 여러 메트릭이 사용되었습니다. 대표적으로, 시퀀스 확률, 퍼플렉시티, 정보 이론 기반의 엔트로피, 상호 정보 등이 사용되었습니다. 이러한 메트릭은 모델이 생성한 텍스트의 신뢰성을 정량화하는 데 중요한 역할을 합니다.
비교: 연구는 다양한 UQ 방법을 비교하여 각 방법의 장단점을 분석하였습니다. 특히, 정보 이론 기반 방법, 일관성 기반 방법, 언어 모델의 내재적 특성을 활용한 방법 등이 비교되었습니다. 연구 결과, 특정 태스크에서는 정보 이론 기반 방법이 더 높은 신뢰성을 제공하는 반면, 다른 태스크에서는 일관성 기반 방법이 더 효과적일 수 있음을 발견하였습니다.

결론

이 연구는 LLM의 불확실성 정량화가 모델의 신뢰성을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 보여줍니다. 특히, 불확실성 정량화는 모델이 생성한 텍스트의 신뢰성을 평가하고, 잘못된 정보를 감지하는 데 유용한 도구로 작용할 수 있습니다. 연구는 또한 다양한 UQ 방법의 장단점을 비교하여, 특정 상황에 적합한 방법을 선택하는 데 도움을 줄 수 있는 지침을 제공합니다.

The paper “Uncertainty Quantification for Large Language Models” presents various methodologies for uncertainty quantification (UQ) in large language models (LLMs) and explores ways to enhance the reliability of these models. The study focuses on evaluating the trustworthiness of text generated by LLMs and detecting misinformation or hallucinations.

Summary of Results

Competing Models: The study applied UQ methods to various LLMs, including models like Llama, Gemma, Qwen, and DeepSeek from HuggingFace. These models were chosen for their distinct characteristics and structures, which influenced the application of UQ methods.
Test Data: The research utilized an extendable benchmark covering diverse NLP tasks such as machine translation (MT), question answering (QA), summarization, language understanding, fact-checking, and reasoning. These datasets were used to evaluate different aspects of the models.
Metrics: Several metrics were employed to assess the performance of uncertainty quantification. Notably, sequence probability, perplexity, entropy based on information theory, and mutual information were used. These metrics play a crucial role in quantifying the reliability of the text generated by the models.
Comparison: The study compared various UQ methods to analyze their strengths and weaknesses. Specifically, information-theoretic methods, consistency-based methods, and methods leveraging the intrinsic properties of language models were compared. The results indicated that information-theoretic methods provided higher reliability for certain tasks, while consistency-based methods were more effective for others.

Conclusion

This study demonstrates that uncertainty quantification in LLMs can play a significant role in enhancing model reliability. UQ serves as a valuable tool for evaluating the trustworthiness of generated text and detecting misinformation. The research also provides guidelines by comparing the strengths and weaknesses of various UQ methods, aiding in the selection of appropriate methods for specific situations.

예제

논문 “Uncertainty Quantification for Large Language Models”에서는 대형 언어 모델(LLM)의 불확실성 정량화에 대한 다양한 방법을 다루고 있습니다. 이 논문에서는 특히 LLM이 생성하는 텍스트의 신뢰성을 평가하고, 잘못된 정보나 “환각”을 탐지하는 데 중점을 두고 있습니다. 다음은 논문에서 다루는 주요 개념과 예시를 설명합니다.

예시 설명

트레이닝 데이터와 테스트 데이터

트레이닝 데이터: LLM을 훈련시키기 위해 사용되는 데이터셋으로, 일반적으로 대량의 텍스트 데이터가 포함됩니다. 이 데이터는 모델이 언어 패턴을 학습하고, 문맥에 맞는 텍스트를 생성할 수 있도록 돕습니다.
테스트 데이터: 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 데이터셋입니다. 이 데이터는 모델이 훈련되지 않은 새로운 데이터로, 모델의 일반화 능력을 평가하는 데 사용됩니다.

구체적인 인풋과 아웃풋

인풋: 모델에 제공되는 입력 데이터로, 일반적으로 텍스트 형태입니다. 예를 들어, “1984를 쓴 사람은 누구인가요?”라는 질문이 인풋이 될 수 있습니다.
아웃풋: 모델이 생성하는 출력 데이터로, 인풋에 대한 응답입니다. 예를 들어, “조지 오웰”이라는 답변이 아웃풋이 될 수 있습니다.

구체적인 테스크

선택적 생성(Selective Generation): 모델이 자신이 확신하는 경우에만 답변을 제공하도록 하는 테스크입니다. 불확실성이 높은 경우에는 “모르겠습니다”라는 답변을 제공하여 잘못된 정보를 줄이는 것을 목표로 합니다.
주장 수준의 환각 탐지(Claim-level Hallucination Detection): 생성된 텍스트에서 개별 주장을 추출하고, 각 주장에 대한 불확실성을 평가하여 잠재적으로 잘못된 정보를 식별하는 테스크입니다.

The paper “Uncertainty Quantification for Large Language Models” discusses various methods for quantifying uncertainty in large language models (LLMs). The focus is on evaluating the reliability of text generated by LLMs and detecting misinformation or “hallucinations.” Below is a detailed explanation of the key concepts and examples covered in the paper.

Example Explanation

Training and Test Data

Training Data: This is the dataset used to train the LLM, typically consisting of a large amount of text data. It helps the model learn language patterns and generate contextually appropriate text.
Test Data: This dataset is used to evaluate the model’s performance. It consists of new data that the model has not been trained on, used to assess the model’s generalization ability.

Specific Input and Output

Input: The input data provided to the model, usually in the form of text. For example, a question like “Who wrote 1984?” can be an input.
Output: The output data generated by the model, which is a response to the input. For example, the answer “George Orwell” can be an output.

Specific Tasks

Selective Generation: A task where the model provides answers only when it is confident. When uncertainty is high, the model responds with “I don’t know” to reduce misinformation.
Claim-level Hallucination Detection: A task that involves extracting individual claims from generated text and evaluating the uncertainty of each claim to identify potentially erroneous information.

요약

“Uncertainty Quantification for Large Language Models”에서는 대형 언어 모델(LLM)의 불확실성을 정량화하기 위한 다양한 방법을 제시합니다. 주요 방법으로는 정보 이론 기반의 불확실성 측정, 일관성 기반의 샘플링, 그리고 모델의 응답에 대한 직접적인 신뢰도 질문을 포함한 언어화된 불확실성 측정이 있습니다. 이러한 방법들은 LLM의 생성 결과에 대한 신뢰도를 평가하고, 잘못된 정보나 환각을 감지하는 데 활용됩니다.

In the tutorial paper “Uncertainty Quantification for Large Language Models,” various methods for quantifying uncertainty in large language models (LLMs) are presented. Key methods include information-theoretic uncertainty measures, consistency-based sampling, and verbalized uncertainty measures that involve directly asking the model about its confidence in its responses. These methods are used to assess the reliability of LLM-generated outputs and detect misinformation or hallucinations.

기타

논문 “Uncertainty Quantification for Large Language Models”의 다이어그램, 피규어, 테이블, 어펜딕스 등은 제공되지 않았습니다. 그러나 논문에서 다루고 있는 주요 결과와 인사이트를 요약해 드리겠습니다.

주요 결과 및 인사이트

불확실성 정량화의 중요성:
- 대형 언어 모델(LLM)은 종종 “환각(hallucination)”이라고 불리는 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다. 불확실성 정량화(UQ)는 이러한 환각을 감지하고 모델의 신뢰성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.
선택적 생성:
- LLM이 자신감이 있을 때만 답변을 제공하도록 하는 선택적 생성 규칙을 제안합니다. 이를 통해 불확실한 답변을 거부함으로써 남은 답변의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
외부 검증자와 불확실성 정량화 비교:
- 외부 검증자(예: 사실 확인자)와 불확실성 정량화 방법을 비교하여, 불확실성 점수가 높은 경우 잠재적으로 잘못된 주장을 강조할 수 있음을 보여줍니다.
다양한 불확실성 정량화 방법:
- 정보 이론적 방법, 일관성 기반 방법, 언어화된 불확실성 등 다양한 UQ 방법을 소개합니다. 이러한 방법들은 모델의 예측 불확실성을 다양한 수준에서 평가할 수 있습니다.
LM-Polygraph 프레임워크:
- LM-Polygraph는 다양한 SOTA UQ 방법을 통합한 파이썬 라이브러리로, LLM 기반 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 기계 번역, 질문 응답, 요약, 언어 이해, 사실 확인, 추론 등의 벤치마크를 제공합니다.
에피스테믹 및 알레아토릭 불확실성:
- 예측 불확실성은 데이터의 노이즈를 반영하는 알레아토릭 불확실성과 지식의 부족을 반영하는 에피스테믹 불확실성으로 나눌 수 있습니다. 에피스테믹 불확실성은 더 많은 데이터가 주어질 때 줄일 수 있습니다.

Key Results and Insights

Importance of Uncertainty Quantification:
- Large Language Models (LLMs) can often generate incorrect information, known as “hallucinations.” Uncertainty Quantification (UQ) plays a crucial role in detecting these hallucinations and improving the reliability of the models.
Selective Generation:
- A selective generation rule is proposed to deliver answers only when the LLM is confident. By rejecting uncertain answers, the performance of the remaining answers can be improved.
Comparison of External Verifiers and Uncertainty Quantification:
- The paper compares external verifiers (e.g., fact-checkers) with uncertainty quantification methods, showing that high uncertainty scores can highlight potentially erroneous claims.
Various Uncertainty Quantification Methods:
- The paper introduces various UQ methods, including information-theoretic, consistency-based, and verbalized uncertainty. These methods allow for the assessment of predictive uncertainty at different levels.
LM-Polygraph Framework:
- LM-Polygraph is a Python library integrating various SOTA UQ methods, which can be easily integrated into LLM-based applications. It provides benchmarks for machine translation, question answering, summarization, language understanding, fact-checking, and reasoning.
Epistemic and Aleatoric Uncertainty:
- Predictive uncertainty can be decomposed into aleatoric uncertainty, which reflects noise in the data, and epistemic uncertainty, which reflects a lack of knowledge. Epistemic uncertainty can be reduced with more data.

refer format:

BibTeX 형식:

@inproceedings{Shelmanov2025,
  author    = {Artem Shelmanov and Maxim Panov and Roman Vashurin and Artem Vazhentsev and Ekaterina Fadeeva and Timothy Baldwin},
  title     = {Uncertainty Quantification for Large Language Models},
  booktitle = {Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)},
  year      = {2025},
  month     = {July},
  address   = {ACL-2025},
}

시카고 스타일 줄글 인용:

Shelmanov, Artem, Maxim Panov, Roman Vashurin, Artem Vazhentsev, Ekaterina Fadeeva, and Timothy Baldwin. 2025. “Uncertainty Quantification for Large Language Models.” In Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), July. ACL-2025.