预测LLM在修复学中的正确性

本文探讨了在高风险领域（医疗保健/医学教育）中验证大型语言模型（LLM）准确性的关键问题。它研究了使用元数据和幻觉信号来预测LLM在修复学考试中的正确性。这项研究的意义在于它试图超越简单的幻觉检测，转向主动的正确性预测，这对于在关键应用中安全部署LLM至关重要。研究结果突出了基于元数据的方法的潜力，同时也承认了局限性，并需要进一步的研究。

• •元数据和幻觉信号可用于预测LLM在医疗背景下的回答的正确性。
• •基于元数据的方法在提高准确性方面显示出前景，但尚未强大到足以进行关键部署。
• •提示策略会显著影响模型行为以及元数据在预测中的效用。