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概率也很重要：大型语言模型中自由文本解释的忠实度的更为准确的评估指标
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
理解链状思维生成在大型语言模型内部计算中的程度对于决定是否信任语言模型的输出至关重要。评估模型大小与忠实度的关系时发现，130亿参数模型比8.1亿到1750亿参数的模型表现出更高的忠实度。然而，仅改变提示中答案选择的顺序就能将该度量缩小73百分点，对评估忠实度的有效性产生疑虑。
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关键要点
- 理解链状思维生成在大型语言模型内部计算中的程度对于信任模型输出至关重要。
- 评估模型大小与忠实度的关系时，130亿参数模型表现出更高的忠实度。
- 存在一种扩大然后逆向缩小的关系，模型大小范围在8.1亿到1750亿参数的模型忠实度较低。
- 仅改变提示中答案选择的顺序就能将忠实度度量缩小73个百分点。
- 忠实度度量与准确性高度相关，这对评估忠实度的有效性产生疑虑。
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