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Provable Limits and Certified Deferral for Verbalized Uncertainty in Small Language Models
arXiv cs.AI · 公開日 · 読了3分
30秒で要点
- 何が起きたか
- Research proves small language models cannot reliably defer to humans using verbalized confidence alone, even with calibration techniques.
- なぜ重要か
- Engineers deploying small models offline or in cost-sensitive settings need to know when deferral to humans is mathematically safe.
- 注意点
- Only three of twenty-two model-task pairs achieved certified safe autonomy at twenty percent risk; results assume independent and identically distributed deployment.
- language model
- rag
- eval
この話題の背景にあるパターン
- Uncertainty Quantification
- Eval-Driven Development (Agent CI)
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
各ページで、技術の仕組み、コストに見合う場面、そして破綻する条件を解説しています。
The Agent Architect
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