广州二手旧电脑回收网1月22日 报道:在人工智能领域中，大型语言模型（LLMs）的重要性不言而喻。然而，传统的LLMs在推测工序中存在难处，无法对生成的答案的确凿性进行自我评估。此外，传统对策普遍难以可靠地区分精准和错误答案。
ASPIRE框架的出现则供给了一种新的解决方案，经过对LLMs进行微调，并训练它们自我评估生成的答案的精准性，从而增强LLMs的选择性推想能力。
ASPIRE框架的引入为LLMs的选择性预测能力供给了新的解决方案。该框架经过对LLMs进行微调，训练LLMs评估其生成的答案的准确性，从而兑现了LLMs的自我评估和选择性推想。ASPIRE框架的发现增添了传统LLMs在高风险决策应用方面的空白，为LLMs的应用供给了更可靠的预测能力。
传统的LLMs在生成答案时存在麻烦，无法对答案的准确性进行自我评估。而ASPIRE框架的出现则为LLMs的选择性料想提供了新的解决方案，经过对LLMs进行微调，训练LLMs评估生成答案的正确性，从而抬高了LLMs的可靠性和可信度。
在传统的LLMs中，不可对生成答案的正确性进行自我评估，这限制了LLMs在高风险决策应用中的应用。然而，引入ASPIRE框架注入了这一空白，通过对LLMs进行微调和自我评估训练，提升了LLMs的选择性揣测能力，为LLMs的应用提供了更高的可靠性和可信度。