适用于通用任务的大型语言模型分布外样本检测方法及系统

本发明公开一种适用于通用任务的大型语言模型分布外样本检测方法及系统，属于自然语言处理领域。所述方法包括：基于大语言模型，生成问题的原始答案集A，所述原始答案集A包含所述问题的多个答案a；计算所述原始答案集A的夏普利值；基于所述原始答案集A的夏普利值，判断该问题是否为分布外样本。本发明以显著提高算法在各种数据集和模型规模上的表现，尤其是在处理远分布外和近分布外场景时的准确度。