本章介绍如何使补全结果更加可靠,以及如何通过检查来确保补全结果的可靠性。
在一定程度上,前面介绍的大部分技术都与提高补全准确度及可靠性有关,特别是自洽性。然而,除了基本提示策略之外,还有许多其他技术可以用于提高可靠性。
LLMs 存在各种问题,包括幻象、采用 CoT 方法的错误解释,以及多种偏差,包括多数标签偏差、近期偏差和常见令牌偏差。此外,在处理敏感话题时,zero-shot 思维链可能会产生特别的偏差。
一些常见的解决方案包括使用校准器消除先验偏差,使用验证器对补全结果进行评分,以及在补全结果中增进多样性。
Wang, X., Wei, J., Schuurmans, D., Le, Q., Chi, E., Narang, S., Chowdhery, A., & Zhou, D. (2022). Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models. ↩
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