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ICML
有益还是有害的数据?无需微调的 Shapley 属性归因用于解释语言模型预测
在这篇论文中,我们提出了一种针对实例归属的鲁棒性解释方法,通过引入 Shapley 值的高效逼近方法来提高实例归属和其他数据相关应用的性能,在大型语言模型上进行了广义的推广。
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a month ago
揭示语言模型的参数化知识:一种统一的归因方法框架
我们的研究引入了一种新的评估框架,用于量化和比较 IA 和 NA 揭示的知识,并通过广泛的实验和分析表明,与 IA 相比,NA 通常揭示了更多关于 LM 的参数化知识的多样性和全面性信息,然而,IA 提供了有关 LM 的参数化知识的独特而有
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2 months ago
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