Uncertainty Quantification for In-Context Learning of Large Language Models

多任务学习利用不确定性来加权损失用于场景几何和...... 多任务学习是一种机器学习方法，旨在通过同时学习多个相关的任务来提高模型的性能。在场景几何和...中，我们可以利用多任务学习来同时学习场景几何和...两个任务，并利用不确定性来加权损失函数。 不确定性是指模型对于不同任务的预测结果的置信度或可靠性。通过测量模型的不确定性，我们可以了解模型对于不同任务的自信程度，并根据其不确定性来决定在损失函数中的权重。 具体来说，在训练过程中，我们可以采用如下的多任务学习框架：首先，我们定义两个任务，即场景几何和...。然后，我们构建一个网络模型，该模型有两个分支，分别用于处理场景几何和...任务。每个分支都有自己的损失函数，用于衡量模型在相应任务上的性能。 在计算总体损失时，我们可以使用不确定性来加权每个任务的损失函数。一种常见的方法是使用模型的输出结果的方差或置信度来表示不确定性。如果模型对于某个任务有较高的置信度，我们可以将该任务的损失函数的权重设为较大值；相反，如果模型对于某个任务的置信度较低，我们可以将该任务的损失函数的权重设为较小值。 通过利用不确定性加权损失函数，我们可以让模型在训练过程中更加关注自身较为确定的预测任务，从而提高模型在这些任务上的性能。这种方法可以提高多任务学习的效果，使得模型能够更好地学习场景几何和...两个任务。