在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的作用举足轻重。然而，传统的LLMs在预测过程中存在一些问题，例如无法对生成的答案进行自我评估，难以准确区分正确和错误的答案。

最近，ASPIRE框架的出现为解决这一问题提供了新的思路。该框架通过微调LLMs，训练它们自我评估生成的答案的准确性，从而增强了LLMs的选择性预测能力。

通过引入ASPIRE框架，LLMs的选择性预测能力得到了显著提升。该框架通过微调LLMs，使它们能够自我评估答案的准确性，从而实现了更可靠的预测。这为LLMs在高风险决策应用中的使用提供了更强的保障。

传统的LLMs在生成答案时缺乏自我评估能力，这限制了它们在高风险决策中的应用。然而，ASPIRE框架的出现改变了这一现状。通过微调和自我评估训练，LLMs的选择性预测能力得到了显著提升，为LLMs的应用提供了更高的可靠性和可信度。