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English(EN) Fluency is not understanding

AI模型经常在错误时显得自信，这是一个流利性与准确性的问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

AI模型的一个常见故障模式是过度自信，即它们在不正确时听起来也很确定。这种现象在ResNet-34等模型中以及Guo等人（2017）所指出的各种架构中都有观察到，其根源在于优化流利性和正确性过程的训练过程是分开进行的。对于大型语言模型而言，这个问题因其文本输出缺乏清晰、可审计的置信度分数而加剧，使得区分听起来自信的捏造和准确的陈述变得困难。 AI

影响 强调了从流利输出中辨别AI模型准确性的挑战，并暗示需要更好的置信度校准方法。

排序理由 该条目讨论的是AI模型的一个普遍特征，而不是一个特定的发布或事件。

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AI模型经常在错误时显得自信，这是一个流利性与准确性的问题

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Ivan Zdravkov ·

    流利不等于理解

    <p>A model that sounds equally confident whether it is right or wrong is not a rare failure mode. It is the default: a ResNet-34 I tested claimed 99% certainty on predictions that were only 94% accurate, and nothing in its tone gave that away.</p> <p><strong>Key takeaways</strong…

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