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reverse cross-entropy
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新方法在无反向传播的情况下引导 Transformer 行为
研究人员推出了一种名为 Posterior Prefix Tuning (PPT) 的新方法,可以在不使用反向传播的情况下引导 Transformer 模型行为。PPT 通过优化提示的分布来根据效用函数引发期望的续写。这种方法对于 Bayes-filtered transformers (BFTs) 尤其有效,并且可以使用一组先验样本高效地适应各种效用函数。
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新不确定性量化框架源于主观风险分解
研究人员通过提出一种新观点,即不确定性度量并非基础性的,而是源于更高级别的建模决策,从而引入了不确定性量化(UQ)的新视角。该框架展示了如何通过分解主观风险,并使用严格的 Proper Loss 函数来获得认知不确定性和偶然不确定性。该方法在共同的理论基础上统一了各种 UQ 度量,并根据特定的建模场景和损失函数提出了实用的 UQ 方法。此外,该研究将此观点扩展到学习理论,分析了超额风险、近似误差和估计误差的主观风险类似物,并将它们与 …