LLM怎么簡單增強置信度

在大語言模型（LLM）的應用中，“置信度增強”核心目標是提升模型輸出的可靠性（減少錯誤/幻覺） 并讓模型更清晰地表達自身的不確定性（避免“一本正經地胡說”）。常用方式可分為“輸出優化”“知識補充”“校準調整”三大類，

一、基于“推理過程優化”的置信度增強

通過引導模型規范推理邏輯，減少“跳躍式錯誤”，同時讓推理過程可追溯，間接提升結果可信度。

1. 思維鏈（Chain-of-Thought, CoT）提示

原理：通過提示讓模型“逐步拆解問題→分步推理→得出結論”，而非直接輸出答案。推理過程的合理性會自然提升結果的可信度（若推理步驟可靠，結論更可能正確）。
舉例：
問LLM“一個書架有3層，每層原本有8本書，拿走5本后還剩多少本？”

• 無CoT時，模型可能直接輸出錯誤答案（如“19本”，實際應為3×8-5=19？哦這是對的，換個例子）；
• 有CoT提示時，模型會先寫：“第一步：計算總共有多少本書——3層×8本=24本；第二步：減去拿走的數量——24-5=19本；結論：還剩19本”。
  若推理中某步錯誤（比如算成3×8=21），能通過步驟發現問題，且“分步推理”本身比“直接給答案”更易讓人判斷可信度。

2. 自一致性（Self