用于增强大模型的选择性预测能力

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。