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성능이 더 우수한 LLM은 전반적으로 더 일치된 신뢰도 수준을 보여줍니다. 그러나 가장 정확한 모델조차도 정답과 오답 간에 신뢰도가 최소한의 변화만 보입니다. 이는 임상 환경에서의 안전한 사용을 제한할 수 있습니다. 과신을 해결하기 위해서는 교정 방법을 정교화하고, 도메인 특화된 미세 조정을 수행하며, 결정이 높은 위험을 수반할 때 인간의 감독을 포함하는 방법이 필요할 수 있습니다. LLM의 광범위한 임상 채택 전에 이러한 전략을 개선하기 위한 추가 연구가 필요합니다.
Omar 외 (Fri,)는 이 질문을 연구했습니다.