核心概念
CriticAL 是一個利用大型語言模型 (LLM) 自動化進行模型批判的系統,它透過生成摘要統計數據來找出模型預測與數據之間的差異,並利用假設檢定來評估這些差異的顯著性,進而協助科學家更有效率地改進模型。
標題:CriticAL: Critic Automation with Language Models
作者:Michael Y. Li, Vivek Vajipey, Noah D. Goodman, Emily B. Fox
機構:史丹佛大學
本研究旨在開發一個名為 CriticAL 的系統,利用大型語言模型 (LLM) 自動化進行模型批判的過程,以解決模型批判高度依賴人類專家知識且難以自動化的問題。