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UAlign: Leveraging Uncertainty Estimations for Factuality Alignment on Large Language Models

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出了UAlign框架，通过不确定性估计增强大型语言模型的事实知识对齐。实验结果表明，UAlign提高了模型对已知问题的回答信心，并有效拒绝未知问题，展现出良好的性能和泛化能力。

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标签

UAlign models 不确定性估计 事实知识对齐 大型语言模型 模型性能
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