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摘要:随着生成式人工智能技术在各行业的广泛应用,模型输出结果的不确定性问题日益受到关注。为提高模型在关键领域的可靠性,对输出不确定性进行量化分析成为重要方向。本文基于提示工程框架,构建对大语言模型生成结果进行系统性不确定性评估的方法,结合模型响应分布、语义一致性与概率输出指标等进行分析,提出适配教育、医疗、法律等场景的实用性量化方案。研究显示,提示结构、语境内容与模型温度参数等因素显著影响输出稳定性,为优化生成质量和模型透明度提供数据支持与方法指导。
关键词:提示工程 生成式人工智能 输出不确定性 量化评估 统计建模
生成式人工智能是人工智能的重要子集,近年来在教育领域应用受到了学者的广泛关注。其生成结果虽具流畅性,但常因提示结构、参数设置等引发语义不一致、结果波动等问题。提示工程是指在生成式人工智能中,将任务描述直接输入到模型中,以生成符合条件的自然语言文本的过程。当前缺乏对这类输出不确定性的系统量化机制,影响模型可靠性。本文基于统计视角构建指标体系,探讨提示结构与生成稳定性的关系,助力生成模型优化与风险可控。
一、生成式人工智能输出的不确定性表现与诱发机制
(一)模型输出不确定性的主要表现形式
生成式人工智能是人工智能的重要子集,近年来在教育领域应用受到了广泛关注。在自然语言处理、智能问答、自动写作等任务中,大语言模型(如ChatGPT、Claude、Gemini等)能够生成逻辑通顺、结构完整的文本内容。然而,在实际使用中,人们发现这些模型输出结果往往存在不确定性问题。即使输入相同的提示语,生成模型也可能产生语义不同、风格差异大甚至立场相反的多个答案。这种不确定性严重影响了模型在教育、医疗、法律等领域的可靠性,特别是在需要精确、可验证结果的场景中,模型的不一致输出可能会误导用户,造成认知偏差或决策错误。
