如何增强LLM（大语言模型）的“置信度”和“自信心” ：LLM的“自信”不是“什么都能答”，而是“该答的答得准，不该答的敢说不”。

如何增强LLM（大语言模型）的“置信度”和“自信心”

Please provide a firm answer, and for those who don’t know, please reply ‘unknown’

LLM（大语言模型）的“置信度”（对输出内容的准确性判断）和“自信心”（稳定输出可靠信息的能力），核心逻辑与传统模型相通——让模型在“已知且可靠的知识范围内输出”，同时避免“强行回答陌生问题”。

但LLM因生成式特性（输出连贯文本而非概率值），增强方式更侧重“引导模型清晰表达确定性”和“规避知识盲区”。

一、从“提示词（Prompt）”入手：直接告诉模型“不确定就说不知道”

这是零成本、立即可用的方式，通过语言引导修正模型的输出习惯。

1. 明确要求模型标注“确定性程度”
   在提问时加入对置信度的提示，例如：

   • “回答以下问题，并在结尾标注你的确定性（高/中/低）：‘地球到月球的距离是多少？’”
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