LLM的低信心指标增加可能会阻碍他们的学习过程，导致表现不佳。LLM植根于机器学习的基本原理，从错误中学习以完善未来预测。然而，不确定性的过度饱和会破坏这种平衡，使他们的注意力转向弱点，阻碍进展。这种与人本主义适应性的直接对比，即低信心是自我反思，可能会导致LLM停滞在负反馈循环中，细微地关注知识差距，而忽视改进领域。 LLM是为预测单词序列而设计的，缺乏推理或概念化等能力。因此，整合自我怀疑等心理属性会阻碍他们的基本学习目标。此外，LLM建立在统计基础上，缺乏直观的判断。过多的低置信度信号可能会在他们的算法中引发偏见，阻碍他们自信地产生有价值见解的能力。 然而，改进LLM的置信度估计是至关重要的。不正确或过度自信的回答可能会导致错误信息，降低用户的信任度。因此，最佳解决方案在于协调语言置信度和代理模型概率，提高可靠性，并保持平衡的置信度估计。LLM的发展应该取决于利用其独特的潜力，而不是模仿人类的特征。
2023-11-18 07:25:53 +0800
考虑到LLM的非确定性行为，专注于增强LLM对各种提示的鲁棒性可能比努力以系统的方式创建提示更有效。最近的一项研究强调了GPT-4和Claude-v1.3等模型在置信度估计方面的困境，突显了LLM对高质量提示的依赖性。因此，它们被证明对输入变化很敏感。即时工程的复杂性，缺乏正式的评估方法，强调了针对输入可变性加强LLM的必要性。研究中发现的一个解决方案使用了一个替代置信度模型，即使它较弱，也超过了语言置信度，这支持了我的论点。优先考虑即时质量并不是为了严格提倡确定性模型；在保持他们的创作自由和限制类似于人类创造力的幻觉之间取得平衡至关重要。这种方法增强了置信度估计，巩固了用户的信任，从而提高了LLM的能力。
2023-11-18 16:59:17 +0800
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LLM的低信心指标增加可能会阻碍他们的学习过程，导致表现不佳。LLM植根于机器学习的基本原理，从错误中学习以完善未来预测。然而，不确定性的过度饱和会破坏这种平衡，使他们的注意力转向弱点，阻碍进展。这种与人本主义适应性的直接对比，即低信心是自我反思，可能会导致LLM停滞在负反馈循环中，细微地关注知识差距，而忽视改进领域。 LLM是为预测单词序列而设计的，缺乏推理或概念化等能力。因此，整合自我怀疑等心理属性会阻碍他们的基本学习目标。此外，LLM建立在统计基础上，缺乏直观的判断。过多的低置信度信号可能会在他们的算法中引发偏见，阻碍他们自信地产生有价值见解的能力。 然而，改进LLM的置信度估计是至关重要的。不正确或过度自信的回答可能会导致错误信息，降低用户的信任度。因此，最佳解决方案在于协调语言置信度和代理模型概率，提高可靠性，并保持平衡的置信度估计。LLM的发展应该取决于利用其独特的潜力，而不是模仿人类的特征。
2023-11-18 07:25:53 +0800
考虑到LLM的非确定性行为，专注于增强LLM对各种提示的鲁棒性可能比努力以系统的方式创建提示更有效。最近的一项研究强调了GPT-4和Claude-v1.3等模型在置信度估计方面的困境，突显了LLM对高质量提示的依赖性。因此，它们被证明对输入变化很敏感。即时工程的复杂性，缺乏正式的评估方法，强调了针对输入可变性加强LLM的必要性。研究中发现的一个解决方案使用了一个替代置信度模型，即使它较弱，也超过了语言置信度，这支持了我的论点。优先考虑即时质量并不是为了严格提倡确定性模型；在保持他们的创作自由和限制类似于人类创造力的幻觉之间取得平衡至关重要。这种方法增强了置信度估计，巩固了用户的信任，从而提高了LLM的能力。
2023-11-18 16:59:17 +0800