Google은 최근 신뢰도가 낮은 상황에서 LLM(대형 언어 모델)의 정확성을 향상시키는 것을 목표로 하는 ASPIRE라는 새로운 프레임워크를 출시했습니다. 이 프레임워크는 작업 미세 조정 및 답변 샘플링과 같은 기술을 결합하여 자체 평가의 선택적 예측을 달성하고 LLM 신뢰도 교정 문제를 효과적으로 해결합니다. 이러한 혁신은 LLM의 신뢰성과 실용성을 향상시키고 LLM 기술 개발의 새로운 단계를 표시하는 데 큰 의미가 있습니다.
Google은 최근 신뢰도가 낮은 조건에서 대규모 언어 모델이 올바른 판단을 내릴 수 있도록 설계된 ASPIRE 프레임워크를 출시했습니다. 프레임워크는 작업 미세 조정 및 답변 샘플링과 같은 기술 모듈을 통해 구현되는 선택적 예측의 자체 평가를 기반으로 합니다. 실험 데이터에 따르면 ASPIRE는 다양한 데이터 세트에서 우수한 성능을 발휘하고 대규모 언어 모델의 신뢰도 보정 격차를 메우며 모델의 안정성과 정확성을 향상시킵니다. ASPIRE의 출시로 다양한 분야의 대규모 언어 모델에 대해 더 나은 성능과 보다 안정적인 서비스를 제공할 것입니다.
ASPIRE 프레임워크의 성공적인 적용은 대규모 언어 모델이 실제 응용 분야에서 더욱 신뢰할 수 있고 정확할 것이며 인공 지능 기술의 향후 개발을 위한 새로운 방향과 가능성을 제공할 것임을 나타냅니다. 신뢰도 교정의 획기적인 발전은 의심할 여지 없이 더 많은 분야에서 LLM의 적용과 대중화를 촉진할 것입니다.