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adversarial variants
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研究 LLM 对数学问题的鲁棒性
提出了一种提示框架,通过添加无关的变量生成数学应用问题的对抗性变体,用于改进大型语言模型在数学应用问题中的性能下降问题。实验证明,对抗性训练实例的微调提高了对抗性数学应用问题的性能,并提高了识别相关数据进行推理的能力。然而,大型语言模型在面
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