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Quantifying Uncertainty in Large Language Models through Multidimensional Responses
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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
本文探讨了大语言模型（LLMs）响应的可靠性，提出了一种多维不确定性量化框架，结合语义和知识感知的相似性分析，通过生成多个响应和张量分解，提高了不确定性量化的准确性。
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关键要点
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本文探讨了大语言模型（LLMs）响应的可靠性问题。
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提出了一种多维不确定性量化框架。
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框架结合了语义和知识感知的相似性分析。
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通过生成多个响应提高不确定性量化的准确性。
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利用张量分解构建相似性矩阵。
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该方法在识别不确定响应方面优于现有技术。
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有助于提高LLMs在关键应用中的可靠性。
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