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Uncertainty Quantification and Confidence Calibration in Large Language Models: A Review
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内容提要
本研究针对大型语言模型在高风险领域应用中的不可靠性，提出了一种新的不确定性量化分类法，以提升模型的可信度，并揭示了不确定性的来源及提升可靠性的挑战。
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关键要点
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本研究针对大型语言模型在高风险领域应用中的不可靠性问题。
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提出了一种新的不确定性量化分类法，以提高模型的可信度。
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评估现有的不确定性量化技术及其在现实世界中的适用性。
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揭示了大型语言模型特有的不确定性来源。
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指出了提升模型可靠性所需的新方法和挑战。
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