arXiv 论文提出证据状态校准与 SufiCE 置信度估计方法
原文标题：Each Insufficient in Its Own Way: Calibrating Language Models Across Varying Evidence States
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论文指出语言模型在证据不足时仍倾向作答，提出「证据状态校准」概念，要求模型作答前的置信度与实际正确率匹配，并随证据变化而调整。所提 SufiCE 方法在临床诊断与多跳问答任务上把 Brier 分数最多降低 60%、AUROC 最多提升 0.16。
- 问题
- 语言模型在证据不足时仍倾向作答，缺乏对证据是否充分的校准判断。
- 方法
- 提出证据状态校准与 SufiCE，微调下一 token 分布中的置信度以匹配各证据状态下的正确率。
- 结果
- 临床诊断与多跳问答上 Brier 分数最多降 60%，AUROC 最多升 0.16。
- 影响
- 让模型学会判断是否该继续检索，可用于降低幻觉与无谓工具调用。
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