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Junwei Zhang

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TOOL · CL_324853 · Oct 27 · 04:00

新的TAPS方法增强了LLM的弃权和准确性

研究人员开发了一种名为“先训练准确性，再进行事后选择”（TAPS）的新方法，用于大型语言模型（LLM），以提高它们在不确定时弃权回答问题的能力。这种模块化方法可以实现可控的覆盖范围，并可以使用标准的训练后技术和现有的置信度估计器来实现。与传统的弃权训练方法相比，TAPS在多个LLM和事实问答基准测试中表现出较低的平均风险。