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SEAM：多文档任务的随机基准
评估大语言模型在多文档任务上的能力的一个综合性基准 (SEAM)，通过重复评估和随机因素的抽样，揭示出静态基准无法观察到的潜在统计趋势，推动多文档任务的一致且有意义的评估。
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11 days ago
奖励和策略模型在强化学习中的无缝衔接探讨
借助强化学习从人类反馈中进行训练，通过训练策略模型和奖励模型来使语言模型与人类偏好相一致；我们提出了研究对策略模型和奖励模型之间的交互作用进行微调的无缝度概念，探索了其对性能的影响，并引入了自动度量标准 SEAM 来度量两者之间的无缝度。实
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22 days ago
通过模型再造重复使用深度神经网络模型
SeaM 是一种改进现有 DNN 模型可重用性的工具，它使用基于梯度的搜索方法搜索模型的相关权重，从而重建模型以仅保留与目标问题相关的权重，并且相较于原始模型，在分类准确性上提高了 5.85％，并且重复使用重建模型时缺陷继承平均减少了 57
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a year ago
选择性遗忘：关于在感染木马的机器学习模型中高效、高保真、盲目地抑制后门效应
本篇论文提出了一种名为 SEAM 的技术，能够在少量干净数据的情况下迅速进行已植入后门的模型的遗忘，从而使主要任务得到恢复，并在图像处理和自然语言处理任务上进行了实验验证。
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2 years ago
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