主要观点总结
本文主要介绍了一个名为UAlign的框架，该框架利用不确定性估计来引导大型语言模型准确表达事实知识。文章首先分析了大型模型在表达事实知识时面临的问题，然后介绍了UAlign框架的训练方法和实验配置，最后通过实验结果和相关研究工作的分析，验证了UAlign框架的有效性。
关键观点总结
关键观点1: 大型模型在表达事实知识时面临的问题
大型模型的感知和表达之间存在差距，无法准确表达事实知识。模型对事实知识的感知并不强，需要让最终输出朝着事实性的方向移动。模型的知识边界模糊，导致无法始终正确回答问题。
关键观点2: UAlign框架的训练方法
UAlign框架通过利用不确定性估计来引导大型模型准确表达事实知识。首先，通过数据集准备过程，收集用于对齐的知识边界信息。然后，采用基于准确度的置信分数和语义熵这两种不确定性估计作为输入特征融入提示中，实现事实性对齐。通过最小化“感知”和“表达”之间的差异，提高大模型的表达能力。
关键观点3: 实验配置和结果
实验采用了一系列知识问答数据集，验证了UAlign框架在多个任务上的有效性。实验结果表明，UAlign框架可以显著提高模型的可靠性和泛化能力。
关键观点4: 相关工作
文章还介绍了与UAlign框架相关的研究工作，包括其他提高模型可靠性的方法和框架，如强化学习、自我反思等。
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