谷歌发布了名为ASPIRE的新框架，旨在显着提升大型语言模型（LLM）的选择性预测能力。传统的LLM在生成答案时难以评估其准确性，这限制了它们在高风险决策场景中的应用。 ASPIRE框架通过对LLM进行专门的微调训练，使其能够更好地自我评估答案的正确性，从而提高预测的可靠性。这项创新有望解决LLM在实际应用中面临的关键挑战，为更安全、更可靠的AI系统铺平道路。
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谷歌推出了ASPIRE框架，用于增强大模型的选择性预测能力。传统的大型语言模型在预测过程中存在困难，无法对生成的答案的准确性进行自我评估。 ASPIRE框架通过对大型语言模型进行微调，并训练它们自我评估生成的答案的正确性，从而增强了大型语言模型的选择性预测能力。这一新框架填补了传统大型语言模型在高风险决策应用方面的空白，为大型语言模型的应用提供了更可靠的预测能力。
ASPIRE框架的推出标志着LLM技术的一次重要进步，它将推动LLM在医疗、金融等高风险领域应用的进一步发展，为更智能、更可靠的AI未来贡献力量。 该框架的未来发展和实际应用值得期待。