谷歌近日發布了一個名為ASPIRE的新框架，旨在提升大型語言模型（LLM）在低置信度情況下的準確性。 該框架透過結合任務微調和答案採樣等技術，實現自我評估的選擇性預測，有效解決了LLM置信度校準的難題。 這項突破對於提高LLM的可靠性和實用性具有重大意義，標誌著LLM技術發展的新階段。
谷歌最近推出ASPIRE框架，旨在幫助大型語言模型在置信度較低的情況下做出正確的判斷。該框架基於自我評估的選擇性預測，透過任務微調和答案採樣等技術模組來實現。實驗數據顯示ASPIRE在各數據集上表現良好，填補了大型語言模型置信度校準的空白，並提高了模型的穩定性和準確性。 ASPIRE的推出將為大型語言模式在不同領域提供更出色的表現和更可靠的服務。
ASPIRE框架的成功應用，預示著大型語言模型在實際應用上將更加可靠且精準，為人工智慧技術的未來發展提供了新的方向和可能性。 其在置信度校準方面的突破，無疑將推動LLM在更多領域的應用和普及。