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Enhancing the Reliability of Large Language Models through Explicit Knowledge Boundary Modeling
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨大型语言模型（LLMs）在知识边界外产生虚假输出的问题，提出了明确知识边界建模（EKBM）框架，以提升模型在对话状态跟踪任务中的可靠性与准确性。
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关键要点
- 本文探讨大型语言模型（LLMs）在知识边界外产生虚假输出的问题。
- 提出了明确知识边界建模（EKBM）框架，以提升模型的可靠性与准确性。
- EKBM框架结合快速和缓慢推理系统，提高了模型在对话状态跟踪任务中的表现。
- 相较于基于不确定性的基准方法，EKBM显示出更高的可靠性和准确性。
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