探索大型语言模型的黑箱置信度估计方法
原文英文,约1000词,阅读约需4分钟。发表于: 。This is a Plain English Papers summary of a research paper called Black-Box Confidence Estimation Methods for Large Language Models Explored. If you like these kinds of analysis, you should join...
论文研究了如何通过黑箱方法估计大型语言模型的输出置信度,而无需访问内部参数。研究者使用校准数据、生成对抗样本和评估输出稳定性的方法,并在多种语言任务中测试,揭示了这些方法的优缺点。尽管有局限性,这些方法为提高模型可信度和透明度提供了重要见解,帮助在高风险应用中安全使用LLM。