UQLM

大语言模型（LLM）虽强大，但它们也会“编造事实” —— 这就是我们常说的“幻觉”问题。

为了解决这一挑战，UQLM 应运而生。它是一个专为 LLM 输出进行不确定性量化（Uncertainty Quantification）的 Python 工具包，可用于检测模型输出中潜在的幻觉内容。

无论你是研究人员、开发者，还是 AI 系统的设计者，UQLM 都能帮助你更可靠地评估模型输出的质量。

快速上手：安装简单

你可以通过 PyPI 安装最新版本的 UQLM：

pip install uqlm

无需复杂配置，开箱即用。

核心功能：四类评分器，精准量化不确定性

UQLM 提供了四种主要类型的评分器，用于从不同角度评估语言模型输出的不确定性，并返回一个 0 到 1 的置信度得分（得分越高，越可信）。

1. 黑盒评分器（基于一致性）

• 特点：不需要访问模型内部信息，仅依赖多次生成结果之间的一致性。
• 适用场景：
  • 适用于任何语言模型
  • 特别适合调用 API 的外部模型（如 OpenAI）
• 缺点：
  • 成本较高（需要多次调用模型）
  • 延迟较大
• 优势：
  • 兼容性强，使用门槛低

2. 白盒评分器（基于 token 概率）

• 特点：利用模型输出时每个 token 的概率分布来估计不确定性。
• 适用场景：
  • 当你有对模型输出 token 概率的访问权限时
• 优点：
  • 不需要额外调用模型
  • 计算速度快，资源消耗低
• 限制：
  • 并非所有模型或服务都提供 token 概率

3. LLM 作为评判者评分器

• 特点：使用另一个语言模型专门用来评估原始模型输出的准确性。
• 适用场景：
  • 需要高定制化分析
  • 可根据任务选择合适的“评判者”模型
• 优势：
  • 灵活性强，可适配多种任务类型
• 注意点：
  • 成本取决于所选评判者的规模和数量

4. 集成评分器（综合判断）

• 特点：结合多个评分器的结果，通过加权平均等方式得出最终置信度。
• 适用场景：
  • 对准确性和鲁棒性要求较高的系统级应用
• 优势：
  • 综合多维度信息，提升判断稳定性
  • 支持自定义权重，适应特定场景需求

评分器对比一览表

为什么用 UQLM？

UQLM 的设计目标是：

• 可靠性：提供科学、可解释的不确定性评估方法
• 灵活性：支持多种评分策略，满足不同场景需求
• 实用性：轻量模块化设计，快速集成到现有流程中
• 开放性：持续更新新方法，欢迎社区贡献

应用场景举例

• 问答系统：筛选出模型可能虚构的答案
• 自动摘要/翻译：评估生成质量，降低错误传播风险
• 研究分析：辅助评估模型在不同领域下的表现一致性
• 对话系统：动态识别不可靠回答，提示用户验证