Как вы измеряете uncertainty в ответах LLM (logit-based vs ensemble methods)?

Краткий тезис

Uncertainty (неопределённость) в ответах LLM — ключевой компонент для построения надёжных систем, особенно в RAG (Retrieval-Augmented Generation). Два основных подхода: logit-based (анализ вероятностей токенов на выходе) и ensemble methods (множественные выборки или ансамбли моделей). Logit-based методы быстры и дешёвы, но менее надёжны из-за плохой калибровки вероятностей. Ensemble дают более точную оценку epistemic uncertainty (неопределённости из-за незнания), но требуют больше вычислений. В RAG uncertainty складывается из уверенности в найденных документах и уверенности генерации, что позволяет реализовать отказ от ответа или эскалацию человеку при низкой уверенности.

1. Термин: Uncertainty в LLM

Uncertainty — мера того, насколько модель «не уверена» в своём ответе. Различают два типа:

• Aleatoric uncertainty (неустранимая) — шум в данных, например, неоднозначность запроса. Её нельзя уменьшить добавлением данных.
• Epistemic uncertainty (устранимая) — незнание модели из-за недостатка обучения на похожих примерах. Её можно снизить, дообучив модель или добавив релевантный контекст.

Для LLM важно измерять именно epistemic, чтобы понимать, когда модель «галлюцинирует» или отвечает наугад. В контексте RAG epistemic uncertainty может быть частично снята хорошим retrieval'ом.

2. Logit-based методы

Основаны на анализе logits (сырых выходов последнего слоя) и probabilities (после softmax). Основные метрики:

2.1 Maximum probability (max prob)

Берём вероятность самого вероятного токена. Если она низкая (например, < 0.5), модель не уверена.

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
inputs = tokenizer("Столица Франции —", return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits[:, -1, :]  # последний токен
    probs = torch.softmax(logits, dim=-1)
    max_prob = probs.max().item()
print(f"Max probability: {max_prob:.3f}")

Недостаток: модель может быть уверена в неверном ответе (плохая калибровка).

2.2 Entropy (энтропия)

Энтропия распределения вероятностей по словарю:

H = - Σ p_i * log(p_i)

Высокая энтропия → высокая неопределённость. Для последовательности из нескольких токенов можно усреднить или взять сумму.

entropy = -torch.sum(probs * torch.log(probs + 1e-10), dim=-1).item()

2.3 Semantic entropy

Генерируем несколько ответов (через temperature sampling), переводим их в эмбеддинги (например, Sentence-BERT), кластеризуем по смыслу, затем считаем энтропию по кластерам. Если ответы семантически разные → высокая uncertainty.

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np

answers = ["Париж", "Лондон", "Париж", "Берлин"]
model_emb = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model_emb.encode(answers)
clustering = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=1).fit(embeddings)
labels = clustering.labels_
# энтропия по распределению ответов по кластерам
unique, counts = np.unique(labels, return_counts=True)
probs_clusters = counts / counts.sum()
sem_entropy = -np.sum(probs_clusters * np.log(probs_clusters))

Плюс: учитывает семантику, а не только поверхностные токены. Минус: дороже, требует нескольких генераций.

3. Ensemble methods

Основаны на множественных выборках из одной модели (с разным temperature или top-p) или на ансамбле разных моделей. Позволяют оценить epistemic uncertainty через разброс ответов.

3.1 Temperature sampling

Генерируем N ответов с temperature > 0 (например, 0.7). Если ответы сильно различаются → высокая uncertainty.

Метрики disagreement:

• Lexical similarity: средняя попарная BLEU или ROUGE.
• Embedding similarity: средняя косинусная близость эмбеддингов ответов.

from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu
import itertools

def lexical_disagreement(answers):
    scores = []
    for a, b in itertools.combinations(answers, 2):
        ref = a.split()
        hyp = b.split()
        scores.append(sentence_bleu([ref], hyp))
    return 1 - np.mean(scores)  # disagreement = 1 - средняя BLEU

3.2 Monte Carlo Dropout

Включаем dropout на этапе inference, делаем несколько проходов. Разброс предсказаний — мера uncertainty. Эффективно для моделей с dropout (например, BERT).

3.3 Deep Ensembles

Обучаем несколько моделей с разными инициализациями, усредняем предсказания. Разброс между моделями — epistemic uncertainty. Самый точный, но самый дорогой метод.

4. Сравнение logit-based vs ensemble

Вывод: для production обычно используют комбинацию — быстрый logit-based фильтр, а при низкой уверенности запускают ensemble (sampling) для уточнения.

5. Uncertainty в RAG

В RAG uncertainty складывается из двух компонентов:

• Retrieval confidence: насколько система уверена, что найденные документы релевантны. Обычно это score от векторного поиска (косинусная близость) или вероятность реранкера.
• Generation confidence: uncertainty LLM при генерации ответа на основе этих документов.

Комбинированная метрика: если retrieval score низкий (< порога) И generation uncertainty высокая → отказ от ответа. Если retrieval score высокий, но generation uncertainty высокая → возможно, документы противоречивы или неполны.

Пример простого правила:

def should_refuse(retrieval_score, gen_uncertainty, thr_ret=0.7, thr_unc=0.5):
    if retrieval_score < thr_ret and gen_uncertainty > thr_unc:
        return True
    return False

Более продвинутый подход — обучить классификатор на основе фичей (retrieval score, entropy, semantic entropy, disagreement).

6. Применение: отказ от ответа и эскалация

Когда uncertainty высока, система может:

• Отказаться отвечать (например, «Извините, я не уверен в ответе»).
• Эскалировать человеку (передать запрос оператору).
• Запросить уточнение (если aleatoric uncertainty высока из-за неоднозначности).

Пороги подбираются на валидационном наборе по метрикам precision/recall отказа. Важно не отказывать слишком часто (потеря полезных ответов) и не пропускать опасные галлюцинации.

7. Проблемы и ограничения

• Калибровка вероятностей: современные LLM часто overconfident (дают высокие вероятности даже для неверных ответов). Logit-based метрики могут быть ненадёжны.
• Вычислительная стоимость ensemble: для real-time систем N генераций может быть неприемлемо.
• Semantic entropy: требует хорошего эмбеддера и кластеризации, может быть чувствителен к гиперпараметрам.
• Отсутствие ground truth: сложно оценить качество uncertainty метрик без эталонных данных.

8. Инструменты и библиотеки

• Hugging Face Transformers: прямой доступ к logits, generate с параметрами temperature.
• LangChain: встроенные цепочки для оценки uncertainty (например, LLMChain с verbose=True).
• RAGAS: метрики faithfulness, answer relevancy косвенно связаны с uncertainty.
• Uncertainty Toolbox: библиотека для калибровки и оценки uncertainty (больше для классификации, но идеи применимы).
• PyTorch / TensorFlow Probability: для реализации Monte Carlo Dropout.

Пет-проект для закрепления

Задача: Реализовать детектор неуверенных ответов для RAG-бота на основе open-source LLM (например, Llama 3 8B) и векторной БД (FAISS).

Инструменты:

• Hugging Face Transformers + Llama 3
• FAISS для retrieval
• Sentence-Transformers для эмбеддингов
• LangChain для оркестрации

Шаги:

1. Соберите датасет вопросов с известными правильными ответами (например, SQuAD или свой).
2. Реализуйте RAG pipeline: retrieval → генерация.
3. Для каждого ответа вычислите:
   • max probability последнего токена
   • entropy последовательности
   • semantic entropy (3-5 генераций)
   • disagreement (BLEU между генерациями)
4. Постройте классификатор (логистическая регрессия) на этих фичах, где target — «ответ правильный» (1) или «неправильный» (0).
5. Оцените precision/recall отказа при разных порогах.

Ожидаемый результат: Модель, которая отказывается отвечать в ~20% случаев, при этом отсекает >80% неверных ответов (high recall of errors). Сравните logit-based и ensemble подходы по качеству.

Связь с другими вопросами

Навигация

• Предыдущий: 499
• Следующий: 501
• Индекс: 00. Индекс разборов