牛津2024博士論文:一致性預測可信語言模型
一篇牛津大學 2024 年的博士論文以 185 頁篇幅,探討如何為基於 Transformer 的預訓練語言模型構建具一致性預測的可信框架,並梳理模型的知識邊界問題。
模型能力被高估
預訓練語言模型以大量自然語言文本訓練,在微調或小樣本學習等下游任務表現出色,甚至在個別任務超越人類,令外界普遍認為模型蘊含廣泛世界知識、具備理解能力。


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