Stima dell’incertezza nella generazione di testo: una nuova metrica per i modelli linguistici (LLM)
La puntata approfondisce lo studio intitolato "Rethinking Uncertainty Estimation in Natural Language Generation", che introduce G-NLL, una metrica innovativa per stimare l'incertezza nella generazione di testo da parte di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Diversamente dalle metriche tradizionali, che si basano su multipli campionamenti, G-NLL sfrutta la probabilità della sequenza più probabile, consentendo una significativa riduzione dei costi computazionali. La ricerca supporta l'efficacia di G-NLL con test empirici condotti su diversi dataset e modelli, evidenziando risultati competitivi rispetto alle metriche esistenti, in particolare per generazioni di testo brevi. Questo approccio risulta particolarmente utile per le aziende che impiegano LLM in ambiti operativi, offrendo un metodo rapido ed efficiente per valutare l'affidabilità delle risposte generate. La semplicità di G-NLL ne fa uno strumento strategico per migliorare la gestione dei rischi e ottimizzare le risorse, rappresentando una soluzione pratica per affrontare le sfide operative legate all'uso dei modelli linguistici.