大语言模型输出结果的可信度评估

大语言模型输出结果的可信度评估

在大语言模型广泛应用的今天，如何评估模型输出结果的可信度成为安全工程师关注的重点。本文将从可复现的角度，介绍几种评估方法。

1. 置信度阈值筛选

通过模型提供的置信度分数进行过滤：

import random

def filter_by_confidence(outputs, threshold=0.8):
    filtered = []
    for output in outputs:
        if output.get('confidence', 0) >= threshold:
            filtered.append(output)
    return filtered

# 示例数据
sample_outputs = [
    {'text': '答案A', 'confidence': 0.92},
    {'text': '答案B', 'confidence': 0.75},
    {'text': '答案C', 'confidence': 0.88}
]

result = filter_by_confidence(sample_outputs, 0.8)
print(result)  # [{'text': '答案A', 'confidence': 0.92}, {'text': '答案C', 'confidence': 0.88}]

2. 多模型一致性验证

使用多个模型对同一问题进行回答，比较结果一致性：

from collections import Counter

def consistency_check(model_outputs):
    # 统计相同答案出现的次数
    answer_counts = Counter(output['text'] for output in model_outputs)
    max_count = max(answer_counts.values())
    total = len(model_outputs)
    return max_count / total

# 示例
consistency = consistency_check(sample_outputs)
print(f"一致性得分: {consistency:.2f}")

3. 回溯验证机制

建立输出溯源机制，记录生成过程中的关键节点。

通过以上方法，安全工程师可以有效提升对大模型输出的可信度评估能力。