arXiv Artificial Intelligence· Yawei Li, Jiazheng Li, David R\"ugamer, Bernd Bischl, Yulan He, Mina Rezaei·2026-10-22 12:00· 18 小时前AI 评分26

S-EDL：从序列似然中提取自证据，实现 LLM 语义校准

S-EDL: Eliciting Self-Evidence from Sequence Likelihoods for Semantic Calibration of LLMs

AI 导读

S-EDL 是一种新的证据式方法，通过从模型自身的序列似然中提取证据，为每个提示词构建可微的 Dirichlet 先验，从而在可变语义类别上优化 LLM 的语义校准，无需固定选项。在四个开放式基准和三个模型上的评测显示，S-EDL 显著降低了语义校准误差，同时提升了准确率。代码已公开。