LLMの臨床応用における不確実性の特定

この研究は、ArXivで公開され、臨床的な文脈における大規模言語モデル（LLM）の不確実性という重要な問題を探求しています。 言語的な不確実性を理解し、マッピングすることは、ヘルスケアアプリケーションにおけるLLMの信頼性と安全性を確保するために不可欠です。

• •この研究は、臨床現場におけるLLMの信頼性を向上させることを目的としています。
• •不確実性のマッピングは、LLMの出力に関連する潜在的なリスクを軽減するのに役立ちます。
• •この研究は、ヘルスケア向けのより安全で信頼性の高いAIツールの開発に貢献します。