arXiv · cs.AI· Ponhvoan Srey·· 11 天前AI 评分27
Truth in Contrast：基于语言模型似然度校准事实性证据（CFE/CFP）方法研究
Truth in Contrast: Calibrated Factual Evidence from Language Model Likelihoods
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Ponhvoan Srey
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.23527v1
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AI 导读
一篇 arXiv 论文提出 Contrastive Factual Evidence（CFE）及其概率对应 Contrastive Factual Posterior（CFP），通过比较同一事实性陈述在事实与非事实条件下的似然度来评估 LLM 事实置信度。CFP 在保持与最强竞争者相当的事实判别能力的同时显著改善校准；但低资源语言中判别能力普遍偏弱。作者进一步沿事实证据方向将目标语言陈述与更强的英文证据对齐，无需目标语言标签即可提升判别和开放式事实生成。
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