Ученые из DeepMind разработали новый метод, который помогает определять случаи, когда крупными языковыми моделями (LLM) должна воздержаться от ответа, например, сказать «я не знаю», чтобы избежать ошибок. Эта процедура основана на самооценке модели, сравнивающей свои возможные ответы.
В своей работе исследователи использовали методы конформного предсказания для оценки вероятности возникновения ошибок. Они протестировали свою методику на двух наборах данных: Temporal Sequences и TriviaQA, применяя ее к модели Gemini Pro, разработанной в Google и выпущенной в 2023 году.
Результаты экспериментов показали, что новый метод значительно снижает количество ошибок, позволяя модели воздерживаться от ответов, если они могут быть неправильными. Это позволяет улучшить точность ответов, особенно при работе с длинными текстами, и достигать лучших результатов по сравнению с простыми методами оценки.
Источник: www.ferra.ru
