Google hat kürzlich ein neues Framework namens ASPIRE veröffentlicht, das darauf abzielt, die Genauigkeit großer Sprachmodelle (LLM) in Situationen mit geringem Vertrauen zu verbessern. Dieses Framework ermöglicht eine selektive Vorhersage der Selbsteinschätzung durch die Kombination von Techniken wie Aufgabenfeinabstimmung und Antwortstichprobe und löst so effektiv das Problem der LLM-Konfidenzkalibrierung. Dieser Durchbruch ist von großer Bedeutung für die Verbesserung der Zuverlässigkeit und Praktikabilität von LLM und markiert eine neue Etappe in der Entwicklung der LLM-Technologie.
Google hat kürzlich das ASPIRE-Framework eingeführt, das großen Sprachmodellen dabei helfen soll, unter Bedingungen geringer Konfidenz korrekte Urteile zu fällen. Das Framework basiert auf der Selbstbewertung selektiver Vorhersagen, die durch technische Module wie Aufgabenfeinabstimmung und Antwortstichprobe umgesetzt werden. Experimentelle Daten zeigen, dass ASPIRE bei verschiedenen Datensätzen eine gute Leistung erbringt, die Lücke bei der Vertrauenskalibrierung großer Sprachmodelle schließt und die Stabilität und Genauigkeit des Modells verbessert. Der Start von ASPIRE wird eine bessere Leistung und zuverlässigere Dienste für große Sprachmodelle in verschiedenen Bereichen bieten.
Die erfolgreiche Anwendung des ASPIRE-Frameworks zeigt, dass große Sprachmodelle in praktischen Anwendungen zuverlässiger und genauer sein werden und neue Richtungen und Möglichkeiten für die zukünftige Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz bieten. Sein Durchbruch bei der Vertrauenskalibrierung wird zweifellos die Anwendung und Popularisierung von LLM in weiteren Bereichen fördern.