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实体 Tomasz Kuśmierczyk

Tomasz Kuśmierczyk

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  1. RESEARCH · CL_128603 ·

    大型语言模型不确定性研究：分解与高效估计

    两篇新研究论文探讨了理解和量化大型语言模型（LLMs）中不确定性的方法。第一篇论文提出了一个框架，将LLM的不确定性分解为输入歧义、知识差距和解码随机性，从而深入了解模型的可靠性和幻觉检测。第二篇论文介绍了一种使用证据知识蒸馏的方法，无需传统采样方法的高计算成本即可实现高效的不确定性估计，仅需一次前向传播即可达到可比的性能。