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Quantifying Uncertainty in Large Language Model Classifications Using an Ensemble-Based Approach

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内容提要

本研究提出了一种新策略，通过集成方法量化大型语言模型（LLM）分类结果的不确定性。模型微调降低了输出对输入词汇变动的敏感性，从而提高了分类的可靠性，增强了LLM在实际应用中的可信度和可解释性。

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标签

model 不确定性 分类结果 可信度 大型语言模型 模型微调
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