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Probability is Not Enough: Exploring and Counting Divergent Tokens for Reasoning Uncertainty Quantification in LLMs
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers propose Divergent Token Confidence, a method that estimates LLM reasoning uncertainty by counting tokens where two models strongly disagree during decoding.
- Warum es zählt
- Matters for engineers building systems where LLM confidence calibration affects decision-making, especially in mathematical reasoning and high-stakes applications.
- Achtung
- Paper is under peer review and not yet published. Method requires an auxiliary model for comparison, adding computational overhead in practical deployment.
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- llm
- language model
- reasoning
- token
- eval
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