DOI: 10.5281/zenodo.18130155
title: Hidden-uncertainty Assessment via Non-verbalized Signatures for Medical QA - Dataset

description: Associated pre-print paper version: https://www.techrxiv.org/doi/full/10.36227/techrxiv.176800997.72656064/v1This dataset contains raw inference outputs from five large language models (LLMs) on ten medical question-answering benchmarks (N=21,324 samples). Each sample includes:                                                                                                                                                                                                                                                                                                             - Full chain-of-thought reasoning traces                                                                                                                                                                                                   - Model predictions and ground-truth labels                                                                                                                                                                                                - Verbalized confidence scores (0-100)                                                                                                                                                                                                     - Token-level log probabilities with top-20 alternatives for each token                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               Models: GPT-oss-120B (medium/high reasoning), DeepSeek-R1-Distill-32B, Qwen3-32B, Olmo-3-32B-Think                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    Datasets: MedQA, MedMCQA, PubMedQA, MMLU, MMLU-Pro, MedBullets, MedExQA, AfriMedQA, MedXpertQA-R, MedXpertQA-U                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        The dataset enables research on uncertainty quantification, error detection, and reasoning analysis in medical AI systems. It accompanies the paper "Hidden-uncertainty Assessment via Non-verbalized Signatures for Medical QA" (D'Urso, 2026).                                                                                                                                                                                                                                             Additionally includes a robustness subset with 5 independent inference runs on 300 samples per dataset for self-consistency analysis.