arXiv · Machine Learning· Matthias Busch, Marius Tacke, Tamadur Albaraghtheh, Sviatlana V. Lamaka, Mikhail L. Zheludkevich, Roland C. Aydin, Christian Feiler, Christian J. Cyron·· 8 小时前AI 评分51
LLM 能否识别自己在分子性质预测中的错误？基于上下文学习的预测与自报告不确定性研究
Do LLMs Know When They Are Wrong About Molecules? In-Context Property Prediction with Self-Reported Uncertainty
AI 导读
研究评估了 7 个前沿 LLM 基于上下文示例进行分子性质预测及自报告不确定性估计的能力，并与使用相同分子训练的传统基线模型比较。实验覆盖 4 个数据集，其中 3 个未发现训练数据污染，ESOL 则被多数模型记忆；在干净数据集上，所有 LLM 均随上下文示例增加而提升，使用 30 个示例时，准确率最高的模型超过所有基线。
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