GraphGen采用预期校准误差（Expected Calibration Error，简称ECE）作为核心技术指标来量化模型的认知偏差。具体实现过程分为三个阶段：
- 预测置信度分析：当模型处理知识图谱中的节点时，系统会记录模型对相关问题的回答置信度
- 准确性验证：将模型的预测结果与知识图谱中的标准事实进行比对，计算实际准确率
- 误差量化：通过ECE公式（|置信度-准确率|的加权平均）计算偏差程度，通常设置0.1为默认阈值
技术优势体现在：动态标注系统会实时标记ECE值超过阈值的知识点；Prioritätensetzung对高频错误知识点实施加权处理；可配置化允许研究人员通过YAML文件调整阈值敏感度。这种基于量化的诊断方法比传统人工标注效率提升约80%。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGraphGen: Feinabstimmung von Sprachmodellen mithilfe von Wissensgraphen zur Erzeugung synthetischer DatenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " GraphGen如何识别语言模型的知识盲点？具体采用什么技术指标？
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