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Este artículo propone TokUR, un marco de estimación de incertidumbre a nivel de token, para abordar la inconsistencia en las capacidades de inferencia matemática de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM). TokUR aplica perturbaciones de peso aleatorio de baja dimensión a la decodificación de LLM para generar una distribución predictiva, que posteriormente se utiliza para estimar la incertidumbre a nivel de token. La incertidumbre a nivel de token estimada se agrega para reflejar la incertidumbre semántica de la secuencia generada, evaluando así la precisión de la respuesta y la robustez del modelo. Los resultados experimentales, utilizando conjuntos de datos de inferencia matemática de diversa dificultad, demuestran que el método propuesto supera a los métodos existentes de estimación de incertidumbre y que la incertidumbre puede utilizarse para mejorar el rendimiento de la inferencia del modelo mediante algoritmos de multigeneración y filtrado de partículas.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Se presenta un nuevo método para estimar con precisión la incertidumbre a nivel de token en el proceso de inferencia LLM.
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Demostramos que la estimación de la incertidumbre puede mejorar la precisión y la solidez de las respuestas LLM.
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Presentamos la posibilidad de mejorar el rendimiento de inferencia de LLM mediante el uso de algoritmos de filtrado de partículas y multigeneración basados en incertidumbre.
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Proporciona métodos efectivos de evaluación y mejora para obtener respuestas confiables de los LLM.
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Limitations:
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La eficacia del método propuesto puede estar limitada a ciertos conjuntos de datos de inferencia matemática.
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Se necesita más investigación sobre el rendimiento de generalización a otros tipos de problemas o tareas de razonamiento complejas.
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Se necesitan más investigaciones sobre la configuración óptima de parámetros para perturbaciones de peso aleatorio de baja dimensión.
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Se necesita una mayor verificación de la aplicabilidad y la eficiencia en aplicaciones del mundo real.
