ASPIRE
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ASPIRE
簡介 :
ASPIRE是一個設計精良的框架,用於增強大型語言模型的選擇性預測能力。它通過參數高效的微調訓練LLM進行自我評估,使其能夠針對生成的答案輸出置信度分數。實驗結果表明,ASPIRE在各種問答數據集上明顯優於目前的選擇性預測方法。
需求人群 :
["提高問答系統的可靠性","減少語言模型在關鍵決策中的不確定性"]
總訪問量: 14.1K
佔比最多地區: DE(17.61%)
本站瀏覽量 : 44.4K
使用場景
ASPIRE可以增強聊天機器人判斷自己回答是否正確的能力。
ASPIRE讓語言模型有信心只在確定答案時進行回答,減少錯誤預測。
ASPIRE提高了問答模型判斷答案准確率的能力。
產品特色
進行任務特定調參改進模型性能
生成可能的候選答案
學習自我評估以區分正確與錯誤的答案
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