UQLM: A Python Package for Uncertainty Quantification in Large Language Models
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Bouchard, Dylan, Chauhan, Mohit Singh, Skarbrevik, David, Ra, Ho-Kyeong, Bajaj, Viren, Ahmad, Zeya |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
LangFair: A Python Package for Assessing Bias and Fairness in Large Language Model Use Cases
di: Bouchard, Dylan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bouchard, Dylan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fine-Grained Uncertainty Quantification for Long-Form Language Model Outputs: A Comparative Study
di: Bouchard, Dylan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bouchard, Dylan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Functional Entropy: Predicting Functional Correctness in LLM-Generated Code with Uncertainty Quantification
di: Bouchard, Dylan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bouchard, Dylan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Uncertainty Quantification for Language Models: A Suite of Black-Box, White-Box, LLM Judge, and Ensemble Scorers
di: Bouchard, Dylan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bouchard, Dylan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bring Your Own Prompts: Use-Case-Specific Bias and Fairness Evaluation for LLMs
di: Bouchard, Dylan
Pubblicazione: (2024)
di: Bouchard, Dylan
Pubblicazione: (2024)
Is Escalation Worth It? A Decision-Theoretic Characterization of LLM Cascades
di: Bouchard, Dylan
Pubblicazione: (2026)
di: Bouchard, Dylan
Pubblicazione: (2026)
SPUQ: Perturbation-Based Uncertainty Quantification for Large Language Models
di: Gao, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gao, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Evaluating Uncertainty Quantification Methods in Argumentative Large Language Models
di: Zhou, Kevin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Kevin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty Quantification of Large Language Models through Multi-Dimensional Responses
di: Chen, Tiejin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Tiejin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty Quantification in Large Language Models Through Convex Hull Analysis
di: Catak, Ferhat Ozgur, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Catak, Ferhat Ozgur, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Consistency Hypothesis in Uncertainty Quantification for Large Language Models
di: Xiao, Quan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xiao, Quan, et al.
Pubblicazione: (2025)
SIMBA UQ: Similarity-Based Aggregation for Uncertainty Quantification in Large Language Models
di: Bhattacharjya, Debarun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bhattacharjya, Debarun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Semantic Token Clustering for Efficient Uncertainty Quantification in Large Language Models
di: Cao, Qi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cao, Qi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Improving Uncertainty Quantification in Large Language Models via Semantic Embeddings
di: Grewal, Yashvir S., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Grewal, Yashvir S., et al.
Pubblicazione: (2024)
Semantic Density: Uncertainty Quantification for Large Language Models through Confidence Measurement in Semantic Space
di: Qiu, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qiu, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Reverse Probing: Supervised Token-level Uncertainty Quantification for Large Language Models in Clinical Text
di: Xiao, Bushi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xiao, Bushi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Trustworthy Summarization via Uncertainty Quantification and Risk Awareness in Large Language Models
di: Pan, Shuaidong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pan, Shuaidong, et al.
Pubblicazione: (2025)
IUQ: Interrogative Uncertainty Quantification for Long-Form Large Language Model Generation
di: Fan, Haozhi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fan, Haozhi, et al.
Pubblicazione: (2026)
URAG: A Benchmark for Uncertainty Quantification in Retrieval-Augmented Large Language Models
di: Nguyen, Vinh, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nguyen, Vinh, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Survey on Uncertainty Quantification of Large Language Models: Taxonomy, Open Research Challenges, and Future Directions
di: Shorinwa, Ola, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shorinwa, Ola, et al.
Pubblicazione: (2024)
SeSE: Black-Box Uncertainty Quantification for Large Language Models Based on Structural Information Theory
di: Zhao, Xingtao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Xingtao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fact-Checking the Output of Large Language Models via Token-Level Uncertainty Quantification
di: Fadeeva, Ekaterina, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fadeeva, Ekaterina, et al.
Pubblicazione: (2024)
ESI: Epistemic Uncertainty Quantification via Semantic-preserving Intervention for Large Language Models
di: Li, Mingda, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Mingda, et al.
Pubblicazione: (2025)
REAMS: Reasoning Enhanced Algorithm for Maths Solving
di: Singh, Eishkaran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Singh, Eishkaran, et al.
Pubblicazione: (2025)
Agentic Uncertainty Quantification
di: Zhang, Jiaxin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Jiaxin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Shifting Attention to Relevance: Towards the Predictive Uncertainty Quantification of Free-Form Large Language Models
di: Duan, Jinhao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Duan, Jinhao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Efficient Non-Parametric Uncertainty Quantification for Black-Box Large Language Models and Decision Planning
di: Tsai, Yao-Hung Hubert, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tsai, Yao-Hung Hubert, et al.
Pubblicazione: (2024)
Position: Uncertainty Quantification Needs Reassessment for Large-language Model Agents
di: Kirchhof, Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kirchhof, Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
LACIE: Listener-Aware Finetuning for Confidence Calibration in Large Language Models
di: Stengel-Eskin, Elias, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Stengel-Eskin, Elias, et al.
Pubblicazione: (2024)
MAQA: Evaluating Uncertainty Quantification in LLMs Regarding Data Uncertainty
di: Yang, Yongjin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Yongjin, et al.
Pubblicazione: (2024)
On Subjective Uncertainty Quantification and Calibration in Natural Language Generation
di: Wang, Ziyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Ziyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Disjoint Processing Mechanisms of Hierarchical and Linear Grammars in Large Language Models
di: Sankaranarayanan, Aruna, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sankaranarayanan, Aruna, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty Quantification for Multimodal Large Language Models with Incoherence-adjusted Semantic Volume
di: Lau, Gregory Kang Ruey, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lau, Gregory Kang Ruey, et al.
Pubblicazione: (2026)
Skewed Memorization in Large Language Models: Quantification and Decomposition
di: Li, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Empirical Analysis of Uncertainty in Large Language Model Evaluations
di: Xie, Qiujie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xie, Qiujie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robust Uncertainty Quantification for Factual Generation of Large Language Models
di: Zhang, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Can Large Language Models Express Uncertainty Like Human?
di: Tao, Linwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tao, Linwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Large Language Model Recall Uncertainty is Modulated by the Fan Effect
di: Roberts, Jesse, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Roberts, Jesse, et al.
Pubblicazione: (2024)
Uncertainty Estimation of Large Language Models in Medical Question Answering
di: Wu, Jiaxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Jiaxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
CSS: Contrastive Semantic Similarity for Uncertainty Quantification of LLMs
di: Ao, Shuang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ao, Shuang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
LangFair: A Python Package for Assessing Bias and Fairness in Large Language Model Use Cases
di: Bouchard, Dylan, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Fine-Grained Uncertainty Quantification for Long-Form Language Model Outputs: A Comparative Study
di: Bouchard, Dylan, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Functional Entropy: Predicting Functional Correctness in LLM-Generated Code with Uncertainty Quantification
di: Bouchard, Dylan, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Uncertainty Quantification for Language Models: A Suite of Black-Box, White-Box, LLM Judge, and Ensemble Scorers
di: Bouchard, Dylan, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Bring Your Own Prompts: Use-Case-Specific Bias and Fairness Evaluation for LLMs
di: Bouchard, Dylan
Pubblicazione: (2024)