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实体 Counterfactual Test-Time Augmentation

Counterfactual Test-Time Augmentation

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  1. TOOL · CL_324471 ·

    新的CTTA方法在测试时移除LLM捷径

    研究人员开发了一种名为反事实测试时增强（CTTA）的新方法来解决大型语言模型（LLM）中的捷径问题。这些捷径是训练数据中的相关性，当测试数据分布发生变化时可能导致不准确的预测。与需要大量训练时资源的先前方法不同，CTTA在测试时通过生成反事实编辑来改变捷径值并平均预测。提出的Select-CTTA方法，它在CTTA变体中进行选择，展示了与在平衡数据上微调的模型相媲美的性能，优于其他测试时基线。