专治AI大模型对错误答案“过于自信”，麻省理工学院提出新型高效低耗校准方法

麻省理工学院与MIT-IBM Watson AI Lab合作研发了一种名为“温度计”的校准方法，旨在解决大型语言模型在某些情况下产生错误答案并过分自信的问题。这种方法通过构建辅助模型来调整主模型的“温度”，即调整其对预测结果的信心程度，使其更加准确地反映模型的实际准确性。这种方法所需的计算资源较少，但仍然能够保持较高的准确性，并帮助用户更好地评估模型的可靠性。
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