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MARS: 生成型 LLM 中对不确定性估计的意义感知响应评分
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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
该文章介绍了一种自动化的大语言模型（LLM）转换方法，可以产生具有不确定性感知能力的LLM。该方法与模型和数据无关，计算效率高，不依赖外部模型或系统。通过在选择性问答环境下评估转换模型，结果表明使用该方法提供的不确定性估计有选择性地回答问题，可以显著提高准确性。
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关键要点
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提出了一种自动化的大语言模型（LLM）转换方法。
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该方法能够在每个预测中估计不确定性，具有不确定性感知能力。
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方法与模型和数据无关，计算效率高，不依赖外部模型或系统。
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在选择性问答环境下评估转换模型，旨在尽可能回答问题同时保持准确性。
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在必要时，模型可以放弃提供预测。
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在 SQuAD 和 TruthfulQA 任务上测试了 BERT 和 Llama 2 模型变体。
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使用该方法提供的不确定性估计可以显著提高准确性，优于直接使用模型概率。
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