言語モデルのキャリブレーションの詳細：プラットスケーリング、等調回帰、温度スケーリング
本記事では、大規模言語モデルの信頼度と正確性の乖離を埋めるための3つの事後キャリブレーション手法（温度スケーリング、プラットスケーリング、等調回帰）を詳説。各手法の適用方法、LLM特有の課題、RLHFとの相互作用などを解説する。
言語モデルのキャリブレーションの詳細：プラットスケーリング、等調回帰、温度スケーリング
要約のみ
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