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简介
ASPIRE是一个设计精良的框架,用于增强大型语言模型的选择性预测能力。它通过参数高效的微调训练LLM进行自我评估,使其能够针对生成的答案输出置信度分数。实验结果表明,ASPIRE在各种问答数据集上明显优于目前的选择性预测方法。
截图
产品特色
进行任务特定调参改进模型性能
生成可能的候选答案
学习自我评估以区分正确与错误的答案
流量来源
| 直接访问 | 46.11% | 外链引荐 | 39.22% | 邮件 | 0.13% |
| 自然搜索 | 9.66% | 社交媒体 | 4.20% | 展示广告 | 0.51% |
最新流量情况
月访问量
7154
平均访问时长
24.15
每次访问页数
1.16
跳出率
88.05%
总流量趋势图
地理流量分布情况
德国
17.61%
巴基斯坦
13.57%
哈萨克斯坦
9.52%
英国
8.27%
阿拉伯联合酋长国
7.91%
地理流量分布全球图
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