麻省理工学院和 MIT-IBM Watson AI Lab 的研究人员提出了一种专为大型语言模型量身定制的校准方法。他们的方法被称为“温度计”，其原理是在大语言模型之上构建一个

　　据悉，这种被叫作“温度计”的方法通过针对各种任务对大语言模型进行高效校准，“温度计”可以帮助用户找出模型有关论文的第一借助“温度计”，研究人员开发出了一种多功能技术，利用一种被称为“温度缩放”的经典校准方法，为新任务有效地校准大语言模型。在此背景下，“温度”是一个缩放参数，用于调整模型的“信心”以与其预测准确性一致。

　　研究人员训练了一个辅助模型，该模型在大型语言模型之上运行，自动预测校准新任务所需的“温度”。“温度计”只需要访问该团队希望未来使“温度计”支持更复杂的文本生成任务，并将该技术应用于更大的大型语言模型。

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