distributional-calibration

SAGE 提出了一种群体级别的不确定性目标，该目标在采样响应上构建基于答案条件的不确定性几何结构，以改进大语言模型中的口头不确定性对齐，并引入了 GUPO 进行训练。跨推理任务的实验表明，不确定性排序得到改善，过度自信有所减少。