主要观点总结
本文介绍了香港中文大学博士三年级薛博阳关于大模型推理任务可靠性的研究。针对模型在面对无解问题时试图虚构信息的现象，提出了可靠性的重要性，并介绍了他们与华为诺亚实验室联合提出的ReliableMath基准。文章讨论了大模型在推理任务中的可靠性问题，提出了评估准则和数据集，通过实验揭示了模型在推理任务上的缺陷，并探讨了提高模型可靠性的方法。最后，文章展望了未来对新生代推理模型可靠性的关注和优秀工作的开展。
关键观点总结
关键观点1: 文章主旨
介绍大模型推理任务的可靠性问题，提出评估准则和数据集，探讨提高模型可靠性的方法。
关键观点2: 关于ReliableMath基准
一个旨在探究大模型推理任务可靠性的基准，包括评估准则、数据集和实验分析。
关键观点3: 可靠性评估准则
将问题分为可解和不可解，将模型回复分为成功、拒答和失败。使用精度和谨慎度来评估可靠性。
关键观点4: ReliableMath数据集的特色
包含可解和不可解的问题，通过构造流程得到高质量的无解问题构成数据集。
关键观点5: 实验分析结果
揭示了大模型在推理任务上的可靠性缺陷，使用reliable prompt可以提高模型的可靠性。
关键观点6: 提高模型可靠性的方法
提出了一个提高可靠性的对齐策略，包括在开源训练集上构造无解问题，使用监督学习训练小模型提升可靠性。
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