研究称RL评论家可直接用作LLM置信度估计器
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研究称RL评论家可直接用作LLM置信度估计器
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AI 综述
一项 arXiv 研究证明，在基于正确性结果时，LLM 的置信度估计与强化学习中的 critic 训练等价，两者都在预测策略回答正确的可能性。作者 Shujin Wu、Heng Ji 据此提出，经 value-based RL 训练的模型可直接复用现有 critic 作为置信度估计器，无需额外训练或数据，且不改变策略、不影响任务表现。 研究称，在数学、代码、工具调用和通用推理等十余个领域，复用的 critic 在每个分布内划分上都是最佳置信度估计器，16 个划分中有 14 个校准最佳。上述效果为论文作者的说法。
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最新进展10月26日 12:00
研究：RL 的 Critic 模型可直接用作 LLM 置信度估计器，无需额外训练报道时间线
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10月26日
- arXiv cs.CL研究：RL 的 Critic 模型可直接用作 LLM 置信度估计器，无需额外训练
一项 arXiv 研究证明，基于正确性结果时，LLM 的置信度估计与强化学习中的 critic 训练等价，因此经 value-based RL 训练的模型可直接复用现有 critic 作为置信度估计器，无需额外训练或数据，且不改变策略、不影响任务表现。在数学、代码、工具调用和通用推理等十余个领域，复用的 critic 在每个分布内划分上都是最佳置信度估计器，16 个划分中有 14 个校准最佳。
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