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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究人员提出多种置信度估计技术来解决大型语言模型的事实准确性问题。实验显示，隐藏状态探针提供了最可靠的置信度估计，但需要权重和训练数据。模型在语义等效输入下的置信度不稳定，表明模型参数化知识的稳定性有待提高。
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关键要点
- 大型语言模型的事实准确性不可靠。
- 研究人员提出了一系列技术来估计模型对事实的置信度。
- 缺乏系统性的比较使得不同方法之间的差异不清楚。
- 提出了一个调查和实证比较事实置信度估计器的实验框架。
- 实验结果显示，训练的隐藏状态探针提供了最可靠的置信度估计，但需要权重和训练数据。
- 通过测量模型在输入的语义等效变化下的行为一致性进行深入评估。
- 发现大型语言模型的置信度在语义上等效的输入中往往不稳定，改进空间很大。
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