合肥工业大学 本次发布的数据集 IDK, IDK数据集是由研究团队构建的，用于评估多模态大语言模型（MLLMs）在处理未知情况时的表现。该数据集通过让模型多次回答问题并创建OOD（out of distribution）数据集来评估模型的过度自信问题。数据集的创建旨在帮助模型更好地自我评估不确定性，并通过简单的提示调整来缓解这一问题。IDK数据集的应用领域包括医疗保健、自动驾驶等对模型可靠性要求极高的场景，旨在解决模型在面对不确定性时的过度自信问题。
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