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Order-Averaged Distillation

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  1. TOOL · CL_281353 ·

    新的LLM评分方法减少了决策中的顺序依赖性

    一篇新的研究论文介绍了一种名为“顺序一致监督微调”（Order-Consistency Supervised Fine-Tuning, OC-SFT）的方法，旨在减少大型语言模型（LLM）评分器中的顺序依赖性。这些评分器用于候选文档重排和多文档问答等任务，即使在展示出相等的排名质量时，也可能因为提示中候选项目的顺序而产生不同的决策。OC-SFT通过惩罚不同排序下的分数不一致来解决这个问题，从而在保持排名质量的同时提高决策的稳定性。该论…