Недавно компания Google выпустила новую платформу под названием ASPIRE, целью которой является повышение точности больших языковых моделей (LLM) в ситуациях с низкой степенью достоверности. Эта структура обеспечивает выборочное прогнозирование самооценки за счет сочетания таких методов, как точная настройка задач и выборка ответов, эффективно решая проблему доверительной калибровки LLM. Этот прорыв имеет большое значение для повышения надежности и практичности LLM, знаменуя новый этап в развитии технологии LLM.
Google недавно запустил платформу ASPIRE, которая призвана помочь большим языковым моделям принимать правильные решения в условиях низкой достоверности. Эта система основана на самооценке выборочных прогнозов, реализуемых с помощью технических модулей, таких как точная настройка задач и выборка ответов. Экспериментальные данные показывают, что ASPIRE хорошо работает с различными наборами данных, заполняет пробел в доверительной калибровке больших языковых моделей и повышает стабильность и точность модели. Запуск ASPIRE обеспечит лучшую производительность и более надежные услуги для больших языковых моделей в различных областях.
Успешное применение платформы ASPIRE указывает на то, что большие языковые модели будут более надежными и точными в практических приложениях, открывая новые направления и возможности для будущего развития технологий искусственного интеллекта. Его прорыв в доверительной калибровке, несомненно, будет способствовать применению и популяризации LLM в других областях.