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大语言模型中量化不确定性的问题改述：在分子化学任务中的应用
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLM）在医疗保健领域的自然语言生成中显示出潜力，但需要可靠的不确定性估计（UE）方法来检测错误信息。研究发现目前的方法在医学问答领域中表现较差，较大模型产生更好结果。提出了Two-phase Verification方法，通过验证问题来评估原始回答的不确定性。在三个生物医学问答数据集上评估发现，该方法在各种数据集和模型大小上都实现了最佳的整体准确性和稳定性。
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关键要点
- 大型语言模型（LLM）在医疗保健领域的自然语言生成中显示出潜力，但存在产生错误信息的风险。
- 在医学问答领域部署 LLM 需要可靠的不确定性估计（UE）方法来检测错误信息。
- 目前的方法在医学问答领域中的表现普遍较差，强调了医疗应用中 UE 的挑战。
- 较大模型往往产生更好的结果，暗示了模型大小与 UE 可靠性之间的相关性。
- 提出了 Two-phase Verification 方法，一种无需概率的不确定性估计方法。
- Two-phase Verification 方法首先生成一步一步的解释和初始回答，然后提出验证问题来检查解释中的事实主张。
- 模型对验证问题进行两次回答，答案之间的不一致性衡量了原始回答的不确定性。
- 使用 Llama 2 Chat 模型在三个生物医学问答数据集上评估 Two-phase Verification 方法，结果显示最佳的整体准确性和稳定性。
- 随着模型大小的增加，Two-phase Verification 方法的性能也会提升。
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