LLMが解けない問題を識別する能力を獲得

この研究は、大規模言語モデル（LLM）の信頼性を向上させるために、彼らの能力を超える問題を認識するように訓練するという新しいアプローチを探求しています。 解決不能性の検出は、誤った出力を回避し、LLMの責任ある展開を保証するために重要です。

• •LLMは、解決できない問題を特定するように訓練できます。
• •これにより、LLMの応答の精度と信頼性が向上します。
• •このアプローチは、LLMが誤ったまたはナンセンスな出力を生成するのを防ぐのに役立ちます。