Chứng minh sự tự tin bằng lời nói là một kỹ thuật prompt cho phép LLM tự báo cáo khả năng câu trả lời của họ sử dụng số và nhãn cùng lúc khi họ đưa ra câu trả lời.
Độ tin cậy bằng lời nói là một phương pháp cho phép LLM viết không chỉ bản thân đầu ra mà còn cả mức độ chính xác của đầu ra được cho là bằng cách sử dụng tỷ lệ phần trăm hoặc nhãn chẳng hạn như "cao/trung bình/thấp". Nó được cho là được áp dụng rộng rãi như một phương pháp thay thế để ước tính độ tin cậy bằng cách sử dụng API không thể truy xuất xác suất logit bên trong mô hình. Tuy nhiên, trong hoạt động thực tế tính đến năm 2026, người ta biết rằng độ tin cậy tự báo cáo của LLM có xu hướng “tự tin quá mức” và không khớp với tỷ lệ trả lời đúng thực tế, thậm chí nếu LLM trả lời 90% thì tỷ lệ chính xác thực tế được cho là thấp hơn thế. Do đó, là một phương pháp lựa chọn tại hiện trường, thay vì sử dụng giá trị tin cậy như để đánh giá ngưỡng, nên thực hiện kiểm tra tính thống nhất bằng cách đặt cùng một câu hỏi nhiều lần và kiểm tra các biến thể trong câu trả lời hoặc kết hợp nó với một bước xác minh bên ngoài. Chi phí của các lệnh gọi API bổ sung và thời lượng lời nhắc tăng lên cũng là một vấn đề cần cân nhắc và bạn cần xác định xem liệu độ chính xác tăng lên có xứng đáng hay không.