大型语言模型的不确定性表达：忠实度与准确性

大模型(LLM)是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。

2022年底，OpenAI 推出的基于 GPT-3.5 的大型语言模型 ChatGPT，由于其优秀的表现，ChatGPT 及其背后的大型语言模型迅速成为人工智能领域的热门话题，吸引了广大科研人员和开发者的关注和参与。

本周精选了5篇LLM领域的优秀论文，为了方便大家阅读，只列出了论文标题、AMiner AI综述等信息，如果感兴趣可点击查看原文，PC端数据同步（收藏即可在PC端查看），每日新论文也可登录小程序查看。

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1.LLMs for User Interest Exploration: A Hybrid Approach

本文介绍了一种混合层级框架，用于探索用户兴趣，该框架结合了大型语言模型（LLMs）和经典的推荐模型。传统的推荐系统通过学习过去的用户-项目交互并加强这些交互，从而受到强烈的反馈循环的限制，这反过来限制了新颖用户兴趣的发现。为了解决这个问题，本文提出了一个混合层级框架，该框架通过"兴趣簇"来控制大型语言模型和经典推荐模型之间的接口。“兴趣簇"的粒度可以由算法设计者明确确定。该框架通过首先