使用场景
研究人员使用ICSFSurvey来理解LLMs的内部机制并设计改进策略。
开发者利用该调查研究中的代码和数据来开发新的LLMs评估工具。
教育工作者可以利用ICSFSurvey作为教学材料，帮助学生了解LLMs的高级概念。
产品特色
提供内部一致性的理论框架，解释LLMs中的推理缺失和幻觉现象。
自我反馈机制，包括自我评估和自我更新，以增强模型响应或模型本身。
系统化分类研究，根据自我反馈机制的任务和工作线进行分类。
总结评估方法和基准测试，用于评估自我反馈的有效性。
探讨关键观点，如自我反馈是否真的有效，提出假设如内部一致性的沙漏演化等。
概述内部一致性和自我反馈在LLMs中的未来研究方向。
使用教程
访问GitHub页面，了解ICSFSurvey的概览和资源。
阅读README.md文件，获取有关如何使用和贡献资源的指导。
浏览code/、data/、figures/等文件夹，获取实验代码、统计数据和图表。
查看papers/文件夹，获取相关论文的全面列表。
通过提交issue或pull request参与贡献，提出改进建议或添加相关论文。
