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研究提出CFE与CFP校准LLM事实置信度

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AI 综述

Ponhvoan Srey等作者提出对比式事实证据(CFE)及其概率形式对比式事实后验(CFP),通过比较同一主张在事实与非事实条件下的似然,估计大语言模型对事实陈述的置信度。 作者分析称,CFP的校准取决于两个替代条件分布之间的差分误差,共享误差可相互抵消,从而得到更紧的校准界。实验中CFP显著改善校准,事实判别力与最强基线相当。

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10月19日
  1. arXiv cs.CL
    用语言模型似然校准事实证据:对比式事实证据 CFE 与对比式事实后验 CFP

    研究提出对比式事实证据(CFE)及其概率形式对比式事实后验(CFP),通过比较同一主张在事实与非事实条件下的似然来估计 LLM 对事实陈述的置信度。分析表明 CFP 的校准取决于两个替代条件分布之间的差分误差,共享误差可相互抵消从而获得更紧的校准界;实验中 CFP 显著改善校准,事实判别力与最强基线相当。

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