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Addressing Pitfalls in the Evaluation of Uncertainty Estimation Methods for Natural Language Generation
Ielanskyi, M., Schweighofer, K., Aichberger, L. & Hochreiter, S., Juli 2025, ICLR Workshop: Quantify Uncertainty and Hallucination in Foundation Models: The Next Frontier in Reliable AI. 1 Aufl. 24 S.Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Konferenzbeitrag › Begutachtung
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Improving Uncertainty Estimation through Semantically Diverse Language Generation
Aichberger, L., Schweighofer, K., Ielanskyi, M. & Hochreiter, S., Jän. 2025, International Conference On Learning Representations (ICLR 2025). 1 Aufl. S. 42935-42959 25 S.Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Konferenzbeitrag › Begutachtung
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Introducing an Improved Information-Theoretic Measure of Predictive Uncertainty
Schweighofer, K., Aichberger, L., Ielanskyi, M. & Hochreiter, S., 2024, 13 S. (arXiv.org).Publikation: Preprints, Working Paper und Forschungsberichte › Vorabpublikation
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On Information-Theoretic Measures of Predictive Uncertainty
Schweighofer, K., Aichberger, L., Ielanskyi, M. & Hochreiter, S., 14 Okt. 2024, 39 S.Publikation: Preprints, Working Paper und Forschungsberichte › Vorabpublikation
Open Access -
Rethinking Uncertainty Estimation in Natural Language Generation
Aichberger, L., Schweighofer, K. & Hochreiter, S., 2024, 19 S. (arXiv.org).Publikation: Preprints, Working Paper und Forschungsberichte › Vorabpublikation
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