谷歌近日发布了名为ASPIRE的新框架，旨在提升大型语言模型（LLM）在低置信度情况下的准确性。 该框架通过结合任务微调和答案采样等技术，实现自我评估的选择性预测，有效解决了LLM置信度校准的难题。 这项突破对于提高LLM的可靠性和实用性具有重大意义，标志着LLM技术发展的新阶段。
谷歌最近推出ASPIRE框架，旨在帮助大型语言模型在置信度较低的情况下做出正确的判断。该框架基于自我评估的选择性预测，通过任务微调和答案采样等技术模块来实现。实验数据显示ASPIRE在各数据集上表现良好，填补了大型语言模型置信度校准的空白，提高了模型的稳定性和准确性。ASPIRE的推出将为大型语言模型在不同领域提供更出色的表现和更可靠的服务。
ASPIRE框架的成功应用，预示着大型语言模型在实际应用中将更加可靠和精准，为人工智能技术的未来发展提供了新的方向和可能性。 其在置信度校准方面的突破，无疑将推动LLM在更多领域的应用和普及。