广州电缆线回收网1月22日 报导:在人工智能领域中，大型语言模型（LLMs）的要紧性不言而喻。然而，传统的LLMs在料想流程中存在麻烦，无从对生成的答案的确凿性进行自我评估。此外，传统对策每天难以可靠地区分精确和错误答案。
ASPIRE框架的出现则供给了一种新的解决方案，通过对LLMs进行微调，并训练它们自我评估生成的答案的切实性，从而增强LLMs的选择性猜想能力。
ASPIRE框架的引入为LLMs的选择性揣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无误性，从而兑现了LLMs的自我评估和选择性猜测。ASPIRE框架的显示扩展了传统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料想能力。
传统的LLMs在生成答案时存在难处，无从对答案的切实性进行自我评估。而ASPIRE框架的呈现则为LLMs的选择性猜想提供了新的解决方案，通过对LLMs进行微调，训练LLMs评估生成答案的无误性，从而提升了LLMs的可靠性和可信度。
在传统的LLMs中，不能对生成答案的确凿性进行自我评估，这限制了LLMs在高风险决策应用中的应用。然而，引入ASPIRE框架扩大了这一空白，经过对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。
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