Naukowcy badają problem kalibracji pewności w LLM, czyli rozbieżność między pewnością, jaką model deklaruje w swoich odpowiedziach, a rzeczywistą dokładnością tych odpowiedzi. Problem polega na tym, że modele często są nadmiernie pewne siebie, co utrudnia użytkownikom ocenę wiarygodności informacji. Lepsze rozumienie i naprawa tego zjawiska jest ważne dla bezpieczeństwa i niezawodności dużych modeli AI w praktycznych zastosowaniach.