ASPIRE
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ASPIRE
紹介 :
ASPIREは、大規模言語モデル(LLM)の選択的予測能力を高めるために設計された洗練されたフレームワークです。パラメータ効率の良い微調整によってLLMに自己評価能力を持たせ、生成された回答に対する信頼度スコアを出力できるようにします。実験結果によると、ASPIREは様々な質問応答データセットにおいて、既存の選択的予測手法を大幅に上回ることが示されました。
ターゲットユーザー :
["質問応答システムの信頼性向上","重要な意思決定における言語モデルの不確実性の低減"]
総訪問数: 3.8K
最も高い割合の地域: DE(17.61%)
ウェブサイト閲覧数 : 43.9K
使用シナリオ
ASPIREは、チャットボットが自身の回答の正誤を判断する能力を高めます。
ASPIREにより、言語モデルは回答に確信がある場合のみ回答を行うようになり、誤予測が減少します。
ASPIREは、質問応答モデルの回答精度判断能力を向上させます。
製品特徴
タスク固有のパラメータ調整によるモデル性能の向上
可能な候補回答の生成
正解と不正解の回答を区別するための自己評価学習
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