Towards Robust Evaluation: A Comprehensive Taxonomy of Datasets and Metrics for Open Domain

本文是LLM系列文章,针对《Towards Robust Evaluation: A Comprehensive Taxonomy of Datasets and Metrics for Open Domain Question Answering in the Era of Large Language Models》的翻译。

迈向稳健评估:大语言模型时代开放领域问答的数据集和指标的综合分类

摘要

自然语言处理中的开放域问答 (ODQA) 涉及构建使用大规模知识语料库回答事实问题的系统。最近的进展源于多种因素的综合作用,例如大规模训练数据集、深度学习技术和大型语言模型的兴起。高质量的数据集用于在现实场景中训练模型,并能够根据潜在的未见过的数据对系统进行评估。标准化指标有助于不同 ODQA 系统之间的比较,使研究人员能够客观地跟踪该领域的进展。我们的研究通过审查跨文本和多模态的 52 个数据集和 20 种评估技术,对 ODQA 基准测试的当前状况进行了彻底的检查。我们为 ODQA 数据集引入了一种新颖的分类法,该分类法结合了问题类型的模式和难度。此外,我们还提出了 ODQA 评估指标的结构化组织以及对其固有权衡的批判性分析。我们的研究旨在通过提供一个对现代问答系统进行稳健评估的框架来增强研究人员的能力。最后,我们确定了当前的挑战并概述了未来研究和开发的有希望的途径。

1 引言

2 数据集

3 评估

4 结论</

针对过分分布的普遍化:一项调查 "towards out of distribution generalization: a survey"是一项对过分分布普遍化现象的研究。该研究关注如何处理机器学习中的模型在训练过程中未曾遇到的情况下的泛化能力。 当前,机器学习中的模型往往在面对与训练数据不同的情况时出现问题。这些情况被称为"分布外"或"过分分布"。过分分布问题在现实世界的应用中非常普遍,例如在医学影像诊断中,模型在对未见过的病例进行预测时可能出现错误。 为了改善过分分布问题,该调查着重研究了几种处理方法。首先,一种方法是使用生成对抗网络(GAN)。GAN可以通过学习未见过的数据分布来生成合成样本,从而提高模型的泛化性能。其次,该调查还介绍了自监督学习和深度对比学习等技术。这些方法通过引入自动生成标签或学习新的特征表示来增强模型的泛化能力。 此外,该调查提到了一些用于评估模型在过分分布上泛化能力的评估指标。例如,置信度和不确定性度量可以帮助评估模型对于不同类别或未知样本的预测是否可信。同时,模型的置换不变性和鲁棒性也是评估模型泛化能力的重要因素。 总结来说,这项调查对于解决过分分布普遍化问题提供了一些有益的方法和指导。通过使用生成对抗网络、自监督学习和深度对比学习技术,以及评估模型的不确定性和鲁棒性,我们可以提高模型在未曾遇到的情况下的泛化能力。
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