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RRescue: 提升对上下文的推理能力的 LLM 响应排序
通过使用排名度量标准优化 LLMs，本研究提出了一种增强 LLMs 情境理解的新方法 RRescue，该方法通过对一系列具有情境依据的候选回复进行排序，以部分排序的方式来教授 LLMs。
PDF8 months ago
基于 AUC 的选择性分类
本文提出了一种模型不可知的方法，将一个选择函数与给定的概率二元分类器相关联，以最优化 AUC，并且通过使用 AUCROSS 算法来取得成功，从而在交换覆盖率和 AUC 之间达到最佳平衡。
PDF2 years ago
ACL通过对抗学习使用提示数组消除偏差：使视觉语言模型消除偏差
研究表明，视觉 - 语言模型存在社会偏见和刻板印象，但由于缺乏测量鲁棒性和特征退化的挑战，因此需要通过排名指标和去偏方法来弥补这些多模式伤害，并发现将经过联合训练的对抗去偏和对比损失的学习嵌入附加在文本查询之前，可降低各种偏差度量，对图文表
PDF2 years ago
推荐因果效应的无偏学习
本论文提出了一种基于逆倾向评分技术的无偏学习框架，以解决推荐系统中的因果效应问题。通过构建无偏估计器和进行经验风险最小化，该框架可以有效地提高有限训练样本下的方差，从而开发出一种基于无偏学习方法的因果效应扩展排序度量方法。该方法在各种设置下
PDF4 years ago
随机排名：无标度离散函数的全局优化
该研究提出了一个用于直接优化排名度量的高效框架 ——CatBoost，并介绍了两种重要的技术：随机平滑和基于部分积分的新梯度估计，证明了经典平滑方法可能会引入偏差，并提出了一个通用解决方案进行去偏差，该算法保证全局收敛性并在多个学习排名数据
PDF4 years ago
基于采样的物品推荐评估指标
本文探讨了样本评估指标在物品推荐任务中的应用，进一步证明了样本评估指标与精确评估指标不一致，评估结果也具有不确定性，不建议使用在评估不同算法的优劣上。
PDF5 years ago
眼光：通过指路明灯快速数据探索
本文介绍了一种名为 Foresight 的可视化建议系统，可通过 “guideposts” 帮助用户快速探索大规模、高维度数据，该系统提供全球可视化排名度量值，以帮助用户探索网络的指引桩，而非数据属性和可视化编码。
PDF7 years ago