HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تحسّن التحفيزات التوضيحية من أداء NLI العدواني. هل هذا صحيح؟ {نعم}، هذا صحيح لأنها {تُضعف المؤشرات السطحية}

Kentaro Inui Benjamin Heinzerling Ana Brassard Pride Kavumba

الملخص

تطلب أوامر التفسير من النماذج اللغوية ليس فقط تعيين تصنيف معين لקלט معين، مثل "صحيح" أو "استنتاج" أو "تناقض" في حالة الاستدلال اللغوي الطبيعي، بل أيضًا إنشاء تفسير نصي حر يدعم هذا التصنيف. على سبيل المثال: "هذا تصنيف لأن التفسير". في حين تم تقديم هذا النوع من الأوامر في البداية بهدف تحسين قابلية تفسير النموذج، نُظهر هنا أن أوامر التفسير تُحسّن أيضًا مقاومة النماذج للتشويشات العدائية في معايير الاستدلال اللغوي الطبيعي. مقارنةً بتقنية التحفيز فقط على التصنيف، تُظهر أوامر التفسير أداءً أقوى بشكل متسق في المعايير العدائية، وتتفوق على أحدث النماذج في مجموعات بيانات الاستدلال اللغوي الطبيعي العدائي (Adversarial Natural Language Inference)، والاستدلال اللغوي الطبيعي المُعزز بالحقائق البديلة (Counterfactually-Augmented Natural Language Inference)، وبيانات SNLI-Hard. ونرى أن الزيادة في المقاومة تعود إلى حقيقة أن التحفيز على التفسير يُضعف المؤشرات السطحية. وبشكل خاص، تصبح الرموز الفردية التي تكون عادةً ذات تنبؤ قوي بالإجابة الصحيحة في البيئة التي تُطلب فيها التصنيفات فقط غير مفيدة عندما يُطلب من النموذج أيضًا إنشاء تفسير.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
تحسّن التحفيزات التوضيحية من أداء NLI العدواني. هل هذا صحيح؟ {نعم}، هذا صحيح لأنها {تُضعف المؤشرات السطحية} | مستندات | HyperAI