谷歌最近公布了ASPIRE（自适应选择性概率集成响应）训练框架，该框架旨在增强AI模型的选择性预测能力。选择性预测是指AI模型在给出答案的同时，还会提供一个表示答案可信度的分数。
ASPIRE框架分为三个阶段进行训练：特定任务调整、答案采样和自我评估学习。研究人员使用CoQA、TriviaQA和SQuAD三个问答数据集对ASPIRE框架进行了验证，结果显示经过ASPIRE调整的较小模型表现超过了更大的模型。
通过使用ASPIRE框架，AI模型能够更准确地预测答案，并给出相应的可信度分数。这对于需要高风险决策的场合尤为重要，因为它可以帮助决策者更好地评估答案的可信度，从而做出更明智的决策。
谷歌推出的ASPIRE训练框架是一项重要的技术进步，它能够增强AI模型的选择性预测能力，提高模型的准确性和可靠性。这有望推动AI技术在更多领域的应用和发展。
