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Improving Uncertainty Quantification in Large Language Models via Semantic Embeddings
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内容提要
本文提出了一种利用语义嵌入改进大型语言模型不确定性量化的方法，能够更平滑、稳健地估计语义不确定性，降低无关词引入的偏差，并显著减少计算开销。研究表明该方法在准确性和细致度上优于传统方法。
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关键要点
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本文提出了一种新的方法，通过语义嵌入改进大型语言模型中的不确定性量化。
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该方法能够更平滑、稳健地估计语义不确定性。
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研究表明，该方法在准确性和细致度上优于传统方法。
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该方法降低了无关词引入的偏差。
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通过单次前向传递，该方法显著降低了计算开销。
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