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基于图的长文本语言模型输出的不确定性度量
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原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本研究提出了一种图形不确定性方法，旨在解决大型语言模型在长文本生成中的虚构和不确定性问题。通过二分图表示生成与声明的关系，结果显示该方法在多个任务上提高了6.8%的AUPRC，并在事实性方面改善了2-4%。
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关键要点
- 本研究提出了一种图形不确定性方法，解决大型语言模型在长文本生成中的虚构和不确定性问题。
- 通过二分图表示生成与声明的关系，使用图中心性度量估计声明级的不确定性。
- 该方法在多个长文本生成任务上提高了6.8%的AUPRC，并在事实性方面改善了2-4%。
- 大型语言模型（LLMs）在文本生成能力上有显著提升，但仍存在虚构和不确定性的问题。
- 研究表明，基于图的不确定性度量在长文本生成任务中优于现有方法。
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