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dLLM-SetScore

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  1. TOOL · CL_206345 ·

    新方法使用离散扩散模型进行无需训练的多标签文本分类

    研究人员推出了一种名为dLLM-SetScore的新方法,该方法利用离散掩码扩散语言模型进行多标签文本分类,而无需进行特定任务的微调。该方法通过对每个潜在标签提出是/否问题,并比较答案标记的概率来实现。为避免偏差,该方法采用每标签评分,将每个标签置于相同的句法位置,以防止先前方法中观察到的依赖于顺序的伪影。在Reuters和GoEmotions等数据集上的评估表明,使用此协议的LLaDA-Instruct检查点在无需训练的情况下取得了…