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ADVSCORE：对对抗性基准评估与创建的度量
通过 ADVSCORE 量化和揭示数据集的对抗特征，同时使用 ADVSCORE 评估高质量对抗数据集，验证其在愚弄模型而不愚弄人类方面的能力，并揭示人类写作所使用的愚弄模型而不愚弄人类的对抗策略，从而指导揭示语言模型的弱点和生成可靠的对抗样
PDF12 days ago
深度学习模型的双重思维与感知分析使用人类对抗性示例
该研究提出了双重思维框架，通过引入对抗性数据集证明了人类视觉中双重思维的存在，同时研究了深度学习模型的定性行为，并通过使用实例分割模型来解决使用分类模型作为人类视觉计算模型的主要批评。该研究强调了形状在人类视觉中识别实例的重要性，并显示深度
PDF25 days ago
令牌化的重要性！通过挑战其令牌化降低大型语言模型的性能
基于大型语言模型的令牌划分漏洞的研究，提出了对模型进行攻击的对抗性数据集（ADT），通过挑战语言模型对输入的划分，揭示令牌划分对模型性能的重要影响，并为改善语言模型能力提供优化划分过程和算法的研究方法。
PDFa month ago
对抗性智力问答写作的新界面
通过引入一种收集对抗性人工编写的问题的界面，我们利用人类生成的数据来开发让机器更好应对复杂任务的对抗性数据集，这对于开发问答人工智能是至关重要的。我们的界面不仅为创新的 Quiz Bowl AI 项目 QANTA 收集训练数据，同时也是为问
PDF4 months ago
我们需要专门的事实核实模型吗？以中文为例
本研究调查了语言特定的事实核查模型的潜在益处，重点关注汉语的情况。我们通过翻译中文声明和证据成英文，或直接使用多语言大型语言模型（如 GPT4）的方法的限制，强调了需要语言特定系统的必要性。我们进一步发展了一种最先进的汉语事实核查系统，与之
PDF5 months ago
VAE 解缠结先决条件：感知重叠
本文研究如何通过修改重建损失来实现 VAE 的去纠缠表征，并提出一种广义对抗训练的数据集来破解现有的去纠缠框架。
PDF2 years ago
EMNLP构建抗干扰多轮响应选择模型的评估数据集和策略
本研究分析了开放域韩语多次对话响应选择模型的弱点，并发布了对抗性数据集以评估这些弱点。我们还提出了在这种对抗环境中构建强大模型的策略。
PDF3 years ago
ICCV对抗性 VQA：评估 VQA 模型鲁棒性的新基准
通过引入 Adversarial VQA 作为一个新的大型 VQA 基准测试，我们发现非专业注释者可以轻松成功攻击 SOTA VQA 模型，而预训练模型和对抗训练方法在新基准测试中效果远不如 VQA v2 基准测试，并且我们的数据集可有效提
PDF3 years ago
ACL探究神经网络对自然语言论证的理解
本文揭示出 BERT 在 Argument Reasoning Comprehension Task 上表现出色的原因并构建了一个更具有鲁棒性的对抗数据集以评估论证理解。
PDF5 years ago