En el mundo de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs), es común observar una falta de alineación entre la calidad de las respuestas generadas y las estimaciones de confianza que se les asignan. Frente a esta problemática, los enfoques bayesianos han demostrado ser efectivos al margen de un peso posterior confiable o el espacio de trazados de razonamiento en los que incurren en una sobrecarga computacional considerable debido al muestreo repetido en el momento de prueba.
Para posibilitar una estimación exacta de incertidumbre en una sola pasada, se propone el innovador marco de destilación distribucional (Dist2ill), que capacita a un LLM para producir múltiples caminos de razonamiento diversos en una sola inferencia, utilizando un módulo paramétrico liviano para aproximar las puntuaciones de confianza empíricas derivadas de la distribución de muestreo.
Experimentos extensos demuestran que Dist2ill conserva la diversidad de razonamiento y logra una estimación de incertidumbre de vanguardia, mejorando sustancialmente el Error de Calibración Esperado (ECE) y la Probabilidad Logarítmica Negativa (NLL), al tiempo que sigue siendo eficiente computacionalmente.
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