self-training strategy | BriefGPT

关键词self-training strategy

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ACLLG AI Research & KAIST 参与 EHRSQL 2024：利用伪标记的无法回答的问题自我训练大语言模型，构建可靠的电子病历文本到 SQL 系统
通过使用伪标记的无法回答的问题，我们提出了一种自我训练策略，以提高电子健康记录（EHR）的文本转 SQL 模型的可靠性。该方法包括两阶段的训练流程，紧接着使用基于令牌熵和查询执行的过滤方法。在 EHRSQL 2024 共享任务中，我们的方法
PDF2 months ago
改进奖励建模的西至 N: 合成优先性生成
我们提出一种改进奖励模型质量的新方法，通过生成合成偏好数据，以使训练数据集增加基于策略且高质量的偏好对。经验证明，该方法可以改善任何奖励模型的性能，效果与添加相似数量的人类偏好数据相当。这项工作为改进语言模型对齐的强化学习的成功开辟了新的研
PDF5 months ago
DST-Det: 开放词汇目标检测的简单动态自训练
使用开放词汇的目标检测方法，通过利用预训练的视觉语言模型的零样本分类能力，直接对所有可能的新类别的建议进行分类，而不需要额外的注释或数据集。
PDF9 months ago
ACLDREEAM：利用证据引导注意力以提升文档级关系抽取
本文针对文档级别关系抽取中证据检索面临的内存消耗高和注释有限的问题，提出了 DREEAM 方法，其采用内存高效的方式指导 DocRE 系统将注意力集中于证据上并采用自学习策略从大量数据中自动生成证据，实验证明该方法在 DocRE 和 ER
PDFa year ago
面向半监督医学图像分割的一致性感知不确定性估计
本文提出一种新的半监督医学图像分割模型 CoraNet，基于我们的不确定性估计和分离自我训练策略，通过估计不确定性来提高分割结果的一致性，与现有技术相比，我们的方法表现更优，并对其与传统不确定性估计方法进行了分析和比较。
PDF3 years ago