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Judge, Retrieve, or Abstain: Uncertainty-Guarded LLM Judging with Provable Risk Guarantees
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Researchers propose a risk-controlled framework routing uncertain LLM judge cases to retrieval-augmented evaluation while guaranteeing false discovery rates below specified thresholds.
- Pourquoi ça compte
- Engineers building evaluation systems for open-ended QA need formal error guarantees and want to balance accuracy against retrieval augmentation computational cost.
- Vigilance
- The framework requires held-out calibration data and applies to reference-free factual evaluation; applicability to other judgment domains remains unclear.
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- llm
- hallucinat
- edge
- eval
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