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Probability is Not Enough: Exploring and Counting Divergent Tokens for Reasoning Uncertainty Quantification in LLMs
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Researchers propose Divergent Token Confidence, measuring LLM reasoning uncertainty by counting tokens where two models strongly disagree during decoding.
- Pourquoi ça compte
- Relevant for engineers building systems where LLM confidence calibration affects decisions, especially in mathematical reasoning and high-stakes applications.
- Vigilance
- Paper is under peer review. Method requires an auxiliary model for comparison, adding computational overhead to production deployments.
- llm
- language model
- reasoning
- token
- eval
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