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Nils Grünefeld

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  1. TOOL · CL_123138 ·

    新方法使用梯度范数量化神经网络不确定性

    研究人员开发了一种量化神经网络(尤其是大型语言模型)不确定性的新颖方法,通过梯度范数和各向同性假设来近似预测不确定性。该方法无需访问训练数据,即可从一次前向-后向传播中估计认知不确定性和随机不确定性。该方法的有效性已通过与马尔可夫链蒙特卡洛估计的对比得到验证,显示出与模型规模相关的良好对应性。当应用于问答任务时,结合的不确定性估计被证明有助于预测答案的正确性,在TruthfulQA上表现最佳(因为真实答案之间存在冲突),但在Trivi…