反事实测试时增强用于语言模型去捷径
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反事实测试时增强用于语言模型去捷径
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AI 综述
Katie Matton等人提交论文，提出反事实测试时增强（CTTA），通过辅助模型生成改变捷径取值的编辑，并对语言模型在编辑后的输入上的预测加权平均，以减少捷径依赖。作者证明，最优的捷径不变预测器属于CTTA方法族，并提出Select-CTTA选择方法。 论文报告的实验显示，Select-CTTA优于测试时增强基线，表现接近在捷径平衡数据上微调的模型。
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最新进展10月28日 12:00
语言模型如何通过反事实测试时增强移除捷径依赖报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · Machine Learning语言模型如何通过反事实测试时增强移除捷径依赖
研究提出反事实测试时增强（CTTA）方法，通过辅助模型生成改变捷径取值的反事实编辑，并对语言模型在这些编辑上的预测加权平均，以移除捷径依赖。作者证明最优的捷径不变预测器属于 CTTA 方法族，并提出 Select-CTTA 来选择方法。实验中，Select-CTTA 优于测试时基线，表现接近在捷径平衡数据上微调的模型。
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