谷歌推出ASPIRE框架 用于增强大模型的选择性预测能力
站长网2024-01-22 10:05:030阅
在人工智能领域中,大型语言模型(LLMs)的重要性不言而喻。然而,传统的LLMs在预测过程中存在困难,无法对生成的答案的准确性进行自我评估。此外,传统方法通常难以可靠地区分正确和错误答案。
ASPIRE框架的出现则提供了一种新的解决方案,通过对LLMs进行微调,并训练它们自我评估生成的答案的正确性,从而增强LLMs的选择性预测能力。
ASPIRE框架的引入为LLMs的选择性预测能力提供了新的解决方案。该框架通过对LLMs进行微调,训练LLMs评估其生成的答案的正确性,从而实现了LLMs的自我评估和选择性预测。ASPIRE框架的出现填补了传统LLMs在高风险决策应用方面的空白,为LLMs的应用提供了更可靠的预测能力。
传统的LLMs在生成答案时存在困难,无法对答案的准确性进行自我评估。而ASPIRE框架的出现则为LLMs的选择性预测提供了新的解决方案,通过对LLMs进行微调,训练LLMs评估生成答案的准确性,从而提高了LLMs的可靠性和可信度。
在传统的LLMs中,无法对生成答案的准确性进行自我评估,这限制了LLMs在高风险决策应用中的应用。然而,引入ASPIRE框架填补了这一空白,通过对LLMs进行微调和自我评估训练,提高了LLMs的选择性预测能力,为LLMs的应用提供了更高的可靠性和可信度。
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