校准LLM涉及调整模型,使其置信分数能准确反映其实际准确性。经过良好校准的模型会表达适当的 uncertainty - 在正确时表现出自信,在可能错误时表现出不确定。这有助于用户更好地信任和解读模型输出,特别是在不确定性意识至关重要的关键应用中。