基于图的长文本语言模型输出的不确定性度量

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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%。

AUPRC 事实性图形不确定性大型语言模型语言模型长文本生成

原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。