uncertainty decomposition | BriefGPT

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透过输入澄清集成对大型语言模型的不确定性进行分解
本文介绍了一种用于大型语言模型的不确定性分解框架，称为输入澄清集合，可提供准确可靠的不确定性量化，改进了大型语言模型的可靠性、可信度和可解释性。
PDF8 months ago
AAAI证据性条件神经过程
Evidential Conditional Neural Processes proposes a hierarchical Bayesian structure for the uncertainty decomposition in
PDF2 years ago
线性函数逼近下的近似极小极大离线强化学习：单智能体 MDP 和马尔科夫博弈
本文提出了一种基于悲观主义的离线线性 MDP 算法，核心是使用参考函数进行不确定性分解并利用理论分析证明，该算法可以匹配性能下限并且该技术可以扩展到两人零和马尔可夫博弈，验证了算法的极小极大最优性。这是目前关于使用线性函数逼近的单智能体 M
PDF2 years ago
针对结构化电子病历的问答不确定性感知文本转程序
本文设计了程序为基础的模型（NLQ2Program）以利于未来拓展医疗多模态数据和解决复杂推理的电子健康记录问答任务，该模型在没有金标程序的情况下表现良好，运用不确定性分解方法可测度输入问题的模糊性。
PDF2 years ago
集成学习中的准确不确定性估计和分解
本研究介绍了一种 Bayesian 非参数集成学习方法，利用不同噪声和错误源的 Bayesian 非参数机制，对现有集成学习模型进行改进，以充分量化模型的不确定性，并将整体预测不确定性分解为不同的部分，实现了在噪声和错误较多的情况下，对空气
PDF5 years ago