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采样与识别：多模态大型语言模型风险控制与评估的通用框架
内容提要
本文探讨了大型语言模型（LLMs）在不确定性量化和风险评估中的应用，提出了新的评估框架和方法，以提高模型在多选题和高风险领域的可靠性。研究表明，符合性预测与模型准确性密切相关，并提出了风险调整校准方法DwD，以降低决策风险和综合风险，强调了提升模型能力和安全性的重要性。
关键要点
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本文探讨了大型语言模型在不确定性量化和风险评估中的应用。
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符合性预测与模型准确性密切相关，可用于选择性分类和过滤低质量预测结果。
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提出了奖励模型合理鲁棒性评估（TREvaL）作为评估大规模语言模型稳健性的新方法。
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定义了决策风险和综合风险，并提出了风险中心化评估框架和四个新指标。
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提出了风险调整校准方法DwD，以降低决策风险和综合风险。
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构建了全面的评估框架（ChEF），对多模态大语言模型的能力和限制进行标准化评估。
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提出了Prompt Risk Control框架，以改善生成质量中的分歧，减轻最坏结果风险。
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研究强调了提高语言模型能力和改进领域特定指标的重要性，尤其是在高风险领域。
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开发了新的一致推断方法，以获取大型语言模型输出的有效性保证，解决了现有方法的不足。
延伸问答
大型语言模型在风险评估中如何应用？
大型语言模型在风险评估中通过不确定性量化和符合性预测方法，提高其在多选题等任务中的可靠性和稳定性。
什么是风险调整校准方法DwD？
DwD是一种风险调整校准方法，旨在降低大型语言模型的决策风险和综合风险。
TREvaL方法的主要作用是什么？
TREvaL是一种用于评估大规模语言模型稳健性的新方法，特别是在面对开放性问题时提供准确评估。
如何提高大型语言模型在高风险领域的表现？
通过改进领域特定指标和采用更人性化的方法，可以提升大型语言模型在高风险领域的表现。
什么是Prompt Risk Control框架？
Prompt Risk Control框架通过选择提示的严格上界来减轻最坏结果风险，改善生成质量中的分歧。
MLLMGuard的功能是什么？
MLLMGuard是一个多维安全评估套件，评估多模态大型语言模型在隐私、偏见、有毒性等方面的安全性。
