OpenAI展示了一个GPT-3模型，它能够在不依赖内部模型概率的情况下，用自然语言表达其不确定性。该模型可以同时生成答案和置信度，例如“90%的置信度”，这些表达经过良好校准，即使在数据分布发生变化时也能保持中等校准度。这项研究首次实现了模型以口头形式沟通自身响应的校准后不确定性，并引入了一个名为CalibratedMath的新测试套件。 AI
排序理由 学术论文，详细介绍了语言模型的一项新能力。
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OpenAI的GPT-3学会用自然语言表达校准后的不确定性
