Unsupervised Confidence Calibration for Reasoning LLMs from a Single Generation
无监督的置信度校准用于推理语言模型:从单次生成出发
机构 * Columbia University(哥伦比亚大学)
AI总结 本文提出一种无监督置信度校准方法,通过单次生成数据提升推理语言模型的置信度估计,经多任务评估显著优于基线方法,提升下游任务表现。
Comments 41 pages, 14 tables, 12 figures
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无监督的置信度校准用于推理语言模型:从单次生成出发
机构 * Columbia University(哥伦比亚大学)
AI总结 本文提出一种无监督置信度校准方法,通过单次生成数据提升推理语言模型的置信度估计,经多任务评估显著优于基线方法,提升下游任务表现。
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