谷歌推出ASPIRE框架 让大模型具备自我判断意识
谷歌最近推出了一项名为ASPIRE的自适应评估框架,旨在帮助大型语言模型在面对置信度较低的样本时做出正确的判断。这个框架的核心技术思路是基于自我评估的选择性预测,通过任务定向微调、答案采样和自我评估学习三大模块来实现。随着这一框架的不断完善和应用,相信大型语言模型在各个领域的表现将会更加出色,为人们带来更好的体验和服务。
谷歌推出ASPIRE框架 用于增强大模型的选择性预测能力
在人工智能领域中,大型语言模型的重要性不言喻。传统的LLMs在预测过程中存在困难,无法对生成的答案的准确性进行自我评估。引入ASPIRE框架填补了这一空白,通过对LLMs进行微调和自我评估训练,提高了LLMs的选择性预测能力,为LLMs的应用提供了更高的可靠性和可信度。