인공지능(AI)가 확신이 낮은 답을 보류하면 정확도는 어떻게 달라질까?
AI가 낮은 확신의 답을 보류할 때 답한 범위와 정답률이 함께 어떻게 바뀌는지 살펴보고, 선택된 일부의 성능을 전체 신뢰성과 혼동하지 않는 법을 익힙니다.
Language Models (Mostly) Know What They Know
게시 2026-10-02 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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AI가 낮은 확신의 답을 보류할 때 답한 범위와 정답률이 함께 어떻게 바뀌는지 살펴보고, 선택된 일부의 성능을 전체 신뢰성과 혼동하지 않는 법을 익힙니다.
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언어모델의 P(True)와 P(IK) 연구를 통해 자신감, 판별력, 보정, 새 과제 일반화를 구분합니다. 답변 임계값을 움직여 선택적 응답의 대가를 살펴보세요.
Language Models (Mostly) Know What They Know
Colquhoun의 계산은 p값과 발견의 사후 오류확률이 다른 양임을 보이며, 사전가능성·검정력·관측 증거를 함께 명시해야 한다고 주장합니다.
An Investigation of the False Discovery Rate and the Misinterpretation of p-values
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