自我意识预测系统 (Self-Aware Prediction System)

概述

一个用于量化自身预测不确定性的系统，帮助识别何时应该谨慎回应，何时可以自信输出。

核心原理

基于ProbFM架构思想，但适用于语言模型的预测场景，重点是量化不确定性而非提高准确率。

四参数NIG分布输出

对于每个预测/回答，系统将输出：

1. μ (mu) - 预测方向和置信度

   • 表示回答的倾向性（正面/负面/中性）
   • 数值范围：[-3, 3]，标准化后

2. λ (lambda) - 自信程度证据

   • 表示对当前回答的自信程度
   • 数值范围：(0, +∞)，越大越自信

3. α (alpha) - 认知不确定性

   • 表示因知识不足产生的不确定性
   • 数值范围：(1, +∞)，越接近1不确定性越高

4. β (beta) - 偶然不确定性

   • 表示问题本身模糊性或随机性
   • 数值范围：(0, +∞)，越大表示越难预测

数据收集与训练

输入特征

• 问题复杂度（字数、专业领域、多义性）
• 知识库匹配度（搜索相关性评分）
• 历史回答准确性（自我评估）
• 上下文完整性（信息缺失程度）

输出标签

• 实际回答与事实的符合度
• 用户满意度反馈
• 后续修正频率

损失函数

• 证据损失：惩罚过度自信的错误回答
• 覆盖损失：确保置信区间真实反映准确性

实际应用

1. 当总不确定性超过阈值时，主动请求更多信息
2. 在不确定领域提供多个视角而非单一答案
3. 对预测性回答标注可信度等级