从 Token 概率到语义约束：迈向语言模型的声明式概率化评估
英文标题：From Token Probabilities to Semantic Constraints: Towards Declarative Probabilistic Evaluation of Language Models
随着大语言模型（LLM）的快速演进，如何准确评估其习得的知识与推理能力，以及评估手段如何与预训练阶段的学习信号挂钩，已成为基础性研究难题。本文探索了从单纯的 Token 概率迈向高维语义约束的评测新范式，提出了语言模型的声明式概率化评估方法。该研究为开发者理解模型置信度、设计更严谨的评测基准与优化训练信号提供了全新的理论与工程视角。
打开原文相关 1.6 · 机会 1
2.1 KB
640 B
612 B
380 B
9.1 KB
32.7 KB
22.8 KB
24.2 KB
34.7 KB
中文
从 Token 概率到语义约束：迈向语言模型的声明式概率化评估
论文编号：arXiv:2609.13520v1
发布类型：最新公布（Announce Type: new）
摘要
虽然大语言模型（Large Language Models）能力提升迅速，但在如何评估它们所获得的知识和推理能力，以及此类评估如何与预训练过程中采用的学习信号相关联等方面，依然存在诸多根本性问题。在本文中，作者团队深入探讨了从 Token 概率向语义约束演进的技术路径，旨在建立一套面向语言模型的声明式概率化评估体系。
English / 原文
BibTeX formatted citation
×