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必要时澄清：通过与语言模型的交互解决多义性
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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
我们提出了一个任务无关的框架来通过询问用户澄清问题来解决模型中的歧义。我们的方法在确定何时需要澄清、确定要问的澄清问题以及通过澄清获得的新信息方面都取得了显著成果，并对模型的不确定性进行了估计。我们的方法在准确识别需要澄清的预测方面始终优于现有的不确定性估计方法，使系统能够在仅允许在10％的示例上进行澄清时将性能提升两倍。
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关键要点
- 提出了一个任务无关的框架来解决模型中的歧义。
- 通过询问用户澄清问题来提高模型的准确性。
- 在确定何时需要澄清和要问的澄清问题方面取得显著成果。
- 对模型的不确定性进行了有效估计。
- 在识别需要澄清的预测方面优于现有方法。
- 系统在仅允许10%的示例进行澄清时，性能提升了两倍。
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