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SQuAD2.0
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新研究解决LLM量化鲁棒性和不确定性保持问题
两篇新研究论文探讨了在保持其性能和不确定性行为的同时，改进大型语言模型（LLMs）量化的方法。第一篇论文《Jacobian-guided Noise Injection for Quantization Robustness in Large Language Models》提出了一种训练策略，将高斯噪声注入预注意力logit中，其方差由雅可比矩阵弗罗贝尼乌斯范数确定，在图像和文本基准测试中显示出显著的收益。第二篇论文《Target-…
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新框架优化LLM在抽取式问答中的使用
研究人员开发了一个学习延迟（Learning-to-Defer）框架，以提高使用大型语言模型（LLM）进行抽取式问答（EQA）的效率。该方法智能地将查询分配给专用模型，确保高置信度的预测，同时最大限度地降低计算成本。该框架在SQuADv1和TriviaQA等数据集上进行了测试，证明了其提高了答案的可靠性并显著降低了计算开销，使其适用于可扩展的EQA部署。