ainews
Проблема уверенности: беглые ответы без калибровки достоверности
Языковые модели могут выдавать полированные ответы с указанием «90% уверенности», но это не гарантирует правильности. Статья объясняет разницу между беглостью речи и калибровкой — измеряемым соответствием между заявленной уверенностью модели и фактической точностью ответов.
Критично для тех, кто принимает решения на основе ответов LLM в бизнесе, медицине, юриспруденции — статья объясняет, почему цифры уверенности нельзя принимать за чистую монету без проверки калибровки для конкретной задачи и условий применения.
Это аннотация к авторской статье. Мы не публикуем и не пересказываем чужие тексты целиком — полная версия у автора.
О чём статья
- Калибровка означает, что если модель выдаёт 100 ответов с уверенностью 70%, примерно 70 из них должны быть верными — это не гарантия для каждого отдельного ответа
- Высокая вероятность токенов не означает истинность утверждения — частые фразы и стилистически предсказуемые ответы могут получать высокие оценки независимо от фактов
- Калибровка отличается от точности: модель может быть права в 70% случаев и всегда сообщать 70% уверенность, оставаясь калибровкой, но при этом не умея различать, какие именно ответы верны
- Исследования показывают систематическую переоценку уверенности моделями, особенно в сложных профессиональных задачах, включая медицинские
Артём Ковалёв
Medium #llm
Читать оригинал
Комментарии