O Google lançou uma nova estrutura chamada ASPIRE, que visa melhorar significativamente as capacidades de previsão seletiva de grandes modelos de linguagem (LLM). Os LLMs tradicionais têm dificuldade em avaliar a sua precisão ao gerar respostas, o que limita a sua aplicação em cenários de tomada de decisão de alto risco. A estrutura ASPIRE melhora a confiabilidade das previsões ajustando especificamente o LLM para que ele possa autoavaliar melhor a correção das respostas. Espera-se que esta inovação resolva os principais desafios enfrentados pelo LLM em aplicações práticas e abra caminho para sistemas de IA mais seguros e confiáveis.
O artigo se concentra em:
O Google lançou a estrutura ASPIRE para aprimorar os recursos de previsão seletiva de grandes modelos. Os modelos tradicionais de grandes linguagens têm dificuldades no processo de previsão e não conseguem autoavaliar a precisão das respostas que geram. A estrutura ASPIRE aumenta o poder preditivo seletivo de grandes modelos de linguagem, ajustando-os e treinando-os para autoavaliar a correção das respostas geradas. Esta nova estrutura preenche a lacuna na aplicação de modelos tradicionais de grandes linguagens na tomada de decisões de alto risco e fornece capacidades de previsão mais confiáveis para a aplicação de modelos de grandes linguagens.
O lançamento da estrutura ASPIRE marca um progresso importante na tecnologia LLM. Ele promoverá o desenvolvimento de aplicações LLM em áreas de alto risco, como cuidados médicos e finanças, e contribuirá para um futuro de IA mais inteligente e confiável. Vale a pena aguardar com expectativa o desenvolvimento futuro e a aplicação prática deste quadro.