대형 언어 모델은 자신의 불확실성을 정확하게 표현하는 데 어려움을 겪으며, 이는 모델 성능 향상을 위해 해결해야 할 과제이다. 다양한 프롬프팅, 샘플링, 집계 전략을 통해 모델의 신뢰도 추정 성능을 개선할 수 있다.
