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校准过度自信而不牺牲置信度:面向LLMs的探针条件化头部干预

arXiv cs.LG · 2026-06-10 缓存

本文介绍了一种推理时方法——探针条件化头部干预(PCHI),该方法通过在模型可能错误但保持高置信度时条件性地重新缩放注意力头输出,有选择地减少对错误答案的过度自信,同时不会显著降低对正确答案的置信度。

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