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Calibration

キャリブレーション

較正

モデルが示す確信度と、実際にその予測や回答が正しい頻度とが、どの程度対応しているかを表す性質です。

ARC-V1-003

別名: Confidence Calibration

「80%の確信がある」とされた回答を多数集めたとき、そのうち実際に約80%が正しければ、よくキャリブレーションされていると考えられます。

区別・注意

キャリブレーションは、確信度そのものではなく、**確信度と実際の正しさの対応関係**です。LLMでは、トークン単位の確率、回答単位のスコア、言語で表現した確信度など、何を確信度として扱うかで評価結果が変わります。

未解明・注意点

自由記述の長い回答では、どの単位の確信度を実際の正しさと対応させるべきか、まだ一意に定まっていません。

Evidence

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On Calibration of Modern Neural Networks

SRC-F01-003

タイトル
On Calibration of Modern Neural Networks
著者・組織
Guo, Pleiss, Sun & Weinberger
2017
種別
ICML original peer-reviewed research
公開状態
published
対応する用語・主張
Calibration; confidence vs correctness; temperature scaling
範囲
主にclassification neural networks。LLM verbal confidenceへ直接一般化不可。
アクセス・版
published proceedings。
URL / DOI
https://proceedings.mlr.press/v70/guo17a.html

MetaFaith: Faithful Natural Language Uncertainty Expression in LLMs

SRC-F01-006

タイトル
MetaFaith: Faithful Natural Language Uncertainty Expression in LLMs
著者・組織
Liu et al.
2025
種別
EMNLP original peer-reviewed research
公開状態
published
対応する用語・主張
Confidence, Calibration, verbal uncertainty
範囲
自然言語でのuncertainty表明が対象。token-level probabilitiesとは別。
アクセス・版
published EMNLP。
URL / DOI
10.18653/v1/2025.emnlp-main.1505

Calibrating Verbal Uncertainty as a Linear Feature to Reduce Hallucinations

SRC-F01-014

タイトル
Calibrating Verbal Uncertainty as a Linear Feature to Reduce Hallucinations
著者・組織
Ji et al.
2025
種別
EMNLP original peer-reviewed research
公開状態
published
対応する用語・主張
Confidence, verbal vs semantic uncertainty, hallucination
範囲
short-form answers中心。representation interventionの一般化範囲に限界。
アクセス・版
published EMNLP。
URL / DOI
10.18653/v1/2025.emnlp-main.187

Fact-and-Reflection (FaR) Improves Confidence Calibration of Large Language Models

SRC-F01-004

タイトル
Fact-and-Reflection (FaR) Improves Confidence Calibration of Large Language Models
著者・組織
Zhao et al.
2024
種別
Findings ACL original peer-reviewed research
公開状態
published
対応する用語・主張
Calibration, Confidence; prompting effects
範囲
QA tasksと検討したprompting methodsに依存。
アクセス・版
published ACL Findings。
URL / DOI
10.18653/v1/2024.findings-acl.515