NLP

LLMの過信を是正する「Self-Calibrating Language Models (SECL)」：テスト時識別蒸留で精度向上

大規模言語モデル（LLM）の過信問題に対処するため、テスト時識別蒸留を用いた「SECL」が提案されました。これにより、LLMの「この回答は正しいか？」という識別信号を活用し、追加データなしでモデルの信頼性を効果的に改善します。