LogitScope: 정보 지표를 활용한 LLM 불확실성 분석 프레임워크

LogitScope: A Framework for Analyzing LLM Uncertainty Through Information Metrics

대규모 언어 모델(LLM)의 신뢰성 있는 활용을 위해서는 모델 출력의 불확실성을 이해하고 정량화하는 것이 매우 중요합니다. 그러나 기존의 평가 방법은 생성 과정에서 개별 토큰 위치에서의 모델의 확신도를 파악하는 데 한계가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 토큰 수준의 정보 지표를 사용하여 LLM의 불확실성을 분석하는 경량 프레임워크인 LogitScope를 소개합니다. LogitScope는 각 생성 단계에서 엔트로피와 변엔트로피와 같은 지표를 측정하여 모델의 확신 패턴을 파악하고, 잠재적인 환각 현상을 식별하며, 모델이 높은 불확실성을 보이는 의사 결정 지점을 드러냅니다. 이는 레이블이 지정된 데이터나 의미 해석 없이 가능합니다. 우리는 LogitScope가 불확실성 정량화, 모델 행동 분석 및 생산 모니터링을 포함한 다양한 응용 분야에서 유용함을 보여줍니다. 이 프레임워크는 모델에 독립적이며, 지연 평가를 통해 계산 효율적이며, 모든 HuggingFace 모델과 호환되어 연구자 및 실무자가 추론 과정에서 LLM의 동작을 검사할 수 있도록 지원합니다.

Understanding and quantifying uncertainty in large language model (LLM) outputs is critical for reliable deployment. However, traditional evaluation approaches provide limited insight into model confidence at individual token positions during generation. To address this issue, we introduce LogitScope, a lightweight framework for analyzing LLM uncertainty through token-level information metrics computed from probability distributions. By measuring metrics such as entropy and varentropy at each generation step, LogitScope reveals patterns in model confidence, identifies potential hallucinations, and exposes decision points where models exhibit high uncertainty, all without requiring labeled data or semantic interpretation. We demonstrate LogitScope's utility across diverse applications including uncertainty quantification, model behavior analysis, and production monitoring. The framework is model-agnostic, computationally efficient through lazy evaluation, and compatible with any HuggingFace model, enabling both researchers and practitioners to inspect LLM behavior during inference.