Peluncuran Klarity, sebuah alat baru untuk menganalisis ketidakpastian dalam output model generatif, telah memicu perdebatan menarik di antara para peneliti AI mengenai efektivitas penggunaan log probabilitas untuk mengukur kepastian Large Language Model (LLM). Diskusi ini menyoroti tantangan kompleks dalam memahami dan mengukur seberapa yakin model AI dalam responnya.
Model yang Diuji untuk Klarity:
- Qwen2.5-0.5B (Base)
- Qwen2.5-0.5B-Instruct
- Qwen2.5-7B
- Qwen2.5-7B-Instruct
Fitur Utama:
- Analisis Entropi Ganda
- Pengelompokan Semantik
- Keluaran Terstruktur
- Analisis Berbasis AI
Tantangan Mendasar
Inti dari perdebatan ini adalah apakah analisis probabilitas token per token benar-benar menangkap pemahaman semantik. Beberapa peneliti menunjukkan bahwa pendekatan saat ini dalam menganalisis teks token per token menciptakan ketidaksesuaian antara pengukuran mekanis dan makna semantik yang sebenarnya. Keterbatasan ini berasal dari bagaimana model bahasa memproses informasi dalam fragmen yang tidak selalu selaras dengan konsep atau ide yang lengkap.
Tantangan mendasar dalam menggunakan log probabilitas untuk mengukur kepastian LLM adalah ketidaksesuaian antara bagaimana model bahasa memproses informasi dan bagaimana makna semantik sebenarnya bekerja... Hal ini menciptakan kesenjangan antara pengukuran mekanis kepastian dan pemahaman yang sebenarnya, seperti mengira peta adalah teritorinya.
Pendekatan Alternatif
Para peneliti telah mengeksplorasi berbagai metode untuk mengukur ketidakpastian model dengan lebih baik. Pertanyaan pilihan ganda dengan analisis probabilitas token spesifik telah menunjukkan hasil yang menjanjikan, begitu juga dengan pendekatan verifikator yang mengajukan pertanyaan lanjutan seperti Apakah jawaban ini benar? Beberapa studi menunjukkan bahwa normalisasi probabilitas dari respons sederhana ya/tidak mungkin memberikan pengukuran kepercayaan model yang lebih terkalibrasi.
Argumen untuk Log Probabilitas
Meskipun ada skeptisisme, beberapa peneliti dengan tegas membela nilai log probabilitas, terutama dalam aplikasi sampling. Penelitian terbaru, termasuk makalah yang diterima di ICLR 2025, menunjukkan bahwa pemotongan dinamis titik cutoff (min-p sampling) dapat menghasilkan peningkatan kinerja yang signifikan, terutama pada model yang lebih kecil. Ini menunjukkan bahwa meskipun log probabilitas mungkin tidak sempurna memetakan pemahaman semantik, mereka masih mengandung informasi berharga yang dapat dimanfaatkan secara efektif.
Aplikasi Praktis
Diskusi ini telah menyoroti beberapa aplikasi praktis pengukuran ketidakpastian, termasuk potensi penggunaan skor ketidakpastian untuk mengoptimalkan perutean model - memungkinkan query yang lebih sederhana ditangani oleh model yang lebih kecil sementara pertanyaan kompleks diarahkan ke sistem yang lebih mampu. Pendekatan ini dapat meningkatkan efisiensi dan kinerja dalam aplikasi dunia nyata.
Perdebatan terus berkembang saat para peneliti bekerja untuk menjembatani kesenjangan antara pengukuran mekanis dan pemahaman semantik dalam sistem AI. Meskipun solusi sempurna masih belum ditemukan, upaya komunitas untuk mengembangkan metrik ketidakpastian yang lebih baik mendorong inovasi dalam pendekatan teoretis dan aplikasi praktis.
Referensi: Klarity: Understanding Uncertainty in Generative Model Predictions