LLM怎么简单增强置信度

在大语言模型（LLM）的应用中，“置信度增强”核心目标是提升模型输出的可靠性（减少错误/幻觉） 并让模型更清晰地表达自身的不确定性（避免“一本正经地胡说”）。常用方式可分为“输出优化”“知识补充”“校准调整”三大类，

一、基于“推理过程优化”的置信度增强

通过引导模型规范推理逻辑，减少“跳跃式错误”，同时让推理过程可追溯，间接提升结果可信度。

1. 思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示

原理：通过提示让模型“逐步拆解问题→分步推理→得出结论”，而非直接输出答案。推理过程的合理性会自然提升结果的可信度（若推理步骤可靠，结论更可能正确）。
举例：
问LLM“一个书架有3层，每层原本有8本书，拿走5本后还剩多少本？”

• 无CoT时，模型可能直接输出错误答案（如“19本”，实际应为3×8-5=19？哦这是对的，换个例子）；
• 有CoT提示时，模型会先写：“第一步：计算总共有多少本书——3层×8本=24本；第二步：减去拿走的数量——24-5=19本；结论：还剩19本”。
  若推理中某步错误（比如算成3×8=21），能通过步骤发现问题，且“分步推理”本身比“直接给答案”更易让人判断可信度。

2. 自一致性（Self