1月22日 消息:在人工智能領(lǐng)域中,大型語言模型(LLMs)的重要性不言而喻。然而,傳統(tǒng)的LLMs在預(yù)測過程中存在困難,無法對生成的答案的準確性進行自我評估。此外,傳統(tǒng)方法通常難以可靠地區(qū)分正確和錯誤答案。
ASPIRE框架的出現(xiàn)則提供了一種新的解決方案,通過對LLMs進行微調(diào),并訓練它們自我評估生成的答案的正確性,從而增強LLMs的選擇性預(yù)測能力。
ASPIRE框架的引入為LLMs的選擇性預(yù)測能力提供了新的解決方案。該框架通過對LLMs進行微調(diào),訓練LLMs評估其生成的答案的正確性,從而實現(xiàn)了LLMs的自我評估和選擇性預(yù)測。ASPIRE框架的出現(xiàn)填補了傳統(tǒng)LLMs在高風險決策應(yīng)用方面的空白,為LLMs的應(yīng)用提供了更可靠的預(yù)測能力。
傳統(tǒng)的LLMs在生成答案時存在困難,無法對答案的準確性進行自我評估。而ASPIRE框架的出現(xiàn)則為LLMs的選擇性預(yù)測提供了新的解決方案,通過對LLMs進行微調(diào),訓練LLMs評估生成答案的準確性,從而提高了LLMs的可靠性和可信度。
在傳統(tǒng)的LLMs中,無法對生成答案的準確性進行自我評估,這限制了LLMs在高風險決策應(yīng)用中的應(yīng)用。然而,引入ASPIRE框架填補了這一空白,通過對LLMs進行微調(diào)和自我評估訓練,提高了LLMs的選擇性預(yù)測能力,為LLMs的應(yīng)用提供了更高的可靠性和可信度。
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