Improving safety and utility of Large Language Models (LLMs) through a hybrid abstention and adaptive detection system
Samenvatting
A new framework for LLMs is proposed, which dynamically adjusts safety thresholds based on real-time contextual signals, achieving a balance between safety and utility. The system shows significant improvements in reducing false positives, particularly in sensitive domains such as medical advice.
Waarom dit ertoe doet
Deze technologische ontwikkeling kan de manier waarop AI in de zorg wordt ingezet fundamenteel veranderen.
Context (AI-duiding)
Klik op “Toon context” om AI-duiding op te halen.
Nieuwsbrief
Wekelijks dit soort signalen in je inbox
De nieuwsbrief bundelt nieuwe signalen, relevante verschuivingen en korte duiding zodat je minder afhankelijk bent van incidentele sitebezoeken.
Scores
De mate waarin dit signaal de Nederlandse gezondheidszorg kan beïnvloeden (1 = minimaal, 5 = transformatief).
Hoe snel actie of aandacht nodig is (1 = kan wachten, 5 = onmiddellijke aandacht vereist).
De mate van onzekerheid over de uitkomst of timing (1 = zeer voorspelbaar, 5 = zeer onzeker).
Tags
Bronnen
- Improving safety and utility of Large Language Models (LLMs) through a hybrid abstention and adaptive detection systemarXiv - Artificial Intelligence (cs.AI) —
Pipeline versie: 0.2.0 | Gegenereerd door: pipeline