PASC: Pipeline-Aware Conformal Prediction with Joint Coverage Guarantees for Multi-Stage NLP and LLM Pipelines

En 3 lignesPASC est une méthode de prédiction conforme qui garantit la couverture simultanée de tous les étages dans les pipelines NLP multi-étapes (NER → NED → entity typing, RAG, chaînes d'agents). Sur CoNLL-2003, PASC atteint 96,4% de couverture end-to-end vs 93,4% pour Bonferroni et 86,5% pour CP indépendant, avec 1,7x plus rapide et robustesse sous distribution shift (WNUT-17, WikiNEuRal).

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain