大型语言模型（LLMs）在多种任务中表现优异，但在高风险环境中，了解其输出的可靠性至关重要。本文探讨了LLMs如何有效表达答案的信心，并提出了一种轻量级训练策略Self-REF，通过引入信心标记来提升答案准确性。研究表明，信心标记显著改善了后续任务中的路由和拒绝学习效果。