在人工智能领域中，大型语言模型（LLMs）的重要性不言而喻。然而，传统的LLMs在预测过程中存在困难，无法对生成的答案的准确性进行自我评估。此外，传统方法通常难以可靠地区分正确和错误答案。

ASPIRE框架的出现则提供了一种新的解决方案，通过对LLMs进行微调，并训练它们自我评估生成的答案的正确性，从而增强LLMs的选择性预测能力。
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ASPIRE框架的引入为LLMs的选择性预测能力提供了新的解决方案。该框架通过对LLMs进行微调，训练LLMs评估其生成的答案的正确性，从而实现了LLMs的自我评估和选择性预测。ASPIRE框架的出现填补了传统LLMs在高风险决策应用方面的空白，为LLMs的应用提供了更可靠的预测能力。

传统的LLMs在生成答案时存在困难，无法对答案的准确性进行自我评估。而ASPIRE框架的出现则为LLMs的选择性预测提供了新的解决方案，通过对LLMs进行微调，训练LLMs评估生成答案的准确性，从而提高了LLMs的可靠性和可信度。

在传统的LLMs中，无法对生成答案的准确性进行自我评估，这限制了LLMs在高风险决策应用中的应用。然而，引入ASPIRE框架填补了这一空白，通过对LLMs进行微调和自我评估训练，提高了LLMs的选择性预测能力，为LLMs的应用提供了更高的可靠性和可信度。

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