U-Space: выявление причин неопределенности в языковых моделях

Представлен метод U-Lens для оценки неопределенности ответов LLM без дополнительных выборок или дообучения. Метод использует скрытые состояния модели и энтропию токенов для классификации типов неопределенности: неоднозначность, нехватка информации, противоречивые доказательства или общая неуверенность. Подход демонстрирует высокую эффективность на моделях Gemma, Qwen и Magistral, превосходя базовые методы с множественными проходами.